Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-27 21:55 UTC

modelscope / ms-swift

Use PEFT or Full-parameter to CPT/SFT/DPO/GRPO 600+ LLMs (Qwen3.6, DeepSeek-V4, GLM-5.1, InternLM3, Llama4, ...) and 300+ MLLMs (Qwen3-VL, Qwen3-Omni, InternVL3.5, Ovis2.5, GLM4.5v, Gemma4, Llava, Phi4, ...) (AAAI 2025).

PythonApache-2.0★ 15 386 зірок⑂ 1 636 форківз серп. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#llm#lora#llama#sft#multimodal#peft#internvl#liger#deepseek-r1#embedding#grpo#open-r1#megatron#llama4#qwen3#reranker#moe#qwen3-vl#qwen3-omni#qwen3-6

modelscope/ms-swift має індекс здоров’я 94 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (100/100), найнижчий — Security (44/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

94
загалом / 100
Винятковий

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

94
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 81 калібровано до 94 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

ModelScopeОрганізація
6 540 підписників52 публічні репозиторіїз лип. 2022 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIms_swift4.5.2110 96513511 днів томуtransformersllmloramegatrongrposft

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

100Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
36/36Ритм комітів — 52/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 1 282 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year1 282
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 11 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~8,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv4.5.2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release11
mean_days_between_releases8,5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

91Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 15 386 зірок
25/25Форки — 1 636 форків
9.4/15Спостерігачі — 51 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1 636
stars15 386
watchers51
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesbadge.fury.io, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
67.3/80Щомісячні завантаження — 110 965 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesms_swift
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads110 965
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

74Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

42Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
9.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 56% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 100 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 9 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled100
top_contributor_share0,563

Реактивність на issue та PR

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
37.6/42Вирішення issue — закрито 90% issue
27.6/30Прийняття PR — злито 3 523/3 825 вирішених PR
10.7/13Newcomer PR acceptance — злито 14/17 PR від новачків за 30 дн.
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 28/30 approved changesets -- score normalized to 9
Використані вхідні дані
merged_prs3 523
open_issues537
closed_issues4 592
prs_merged_7d36
prs_decided_7d36
prs_merged_30d47
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0,895
closed_unmerged_prs302
first_time_authors_30d11
first_time_prs_merged_30d14
first_time_prs_decided_30d17

Власність та опіка

76Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 6 540 підписників у modelscope
20.7/25Послужний список — 52 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~4 р.
Використані вхідні дані
followers6 540
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginmodelscope
public_repos52
account_age_days1 494

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 11 дн. тому
20/20Історія версій — 135 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesms_swift
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish11

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 6 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — setup.cfg ([flake8], [isort], [yapf])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://swift.readthedocs.io/zh-cn/latest/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 20 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsllm, lora, llama, sft, multimodal, peft, internvl, liger, deepseek-r1, embedding, grpo, open-r1, megatron, llama4, qwen3, reranker, moe, qwen3-vl, qwen3-omni, qwen3-6
has_wikiтак
homepagehttps://swift.readthedocs.io/zh-cn/latest/
docs_sitehttps://swift.readthedocs.io/zh-cn/latest/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

44Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.5/2.5CI-Tests — 29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6.8/7.5Code-Review — Found 28/30 approved changesets -- score normalized to 9
2.5/2.5Contributors — project has 9 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
1.5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

42Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.4/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 3: pillow 11.3.0 (critical 9.1), gradio 5.50.0 (high 8.6), datasets 4.8.4 (unknown)
10/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: starlette 0.52.1 (high 7.5)
24.5/40Немає задавнених сповіщень — 3 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 197 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories60
affected_packages4
assessed_packages129
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 2, unknown 1
direct_affected_packages3
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:ms_swift@4.5.2 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 129 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

57Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 94 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,94
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

55Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — setup.cfg ([flake8], [isort], [yapf])
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
4/10Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.3/55Керовані розміри файлів — 9/706 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes136 370
source_files_sampled706
oversized_source_files9

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples, notebooks, sample
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks, sample
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

15 386зірок GitHub
100контриб'юторів
1 282комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
1бас-фактор
537відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 28 authors (cap 12)

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 1 636 ⇿
0Зірки
1 636Форки
58Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

5007501 0001 2501 5001 7501 636132025-062026-012026-08
Мажорні 1Мінорні 13Патчі 44

Кожна точка охоплює 2 днів.

OpenSSF Scorecard 4.4 / 10
4.4сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-27 21:54 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
9Code-ReviewFound 28/30 approved changesets -- score normalized to 9
10Contributorsproject has 9 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
3Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Усі залежності 62

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 62 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaccelerate—непряма
PyPIaddict—непряма
PyPIaiohttp—непряма
PyPIattrdict—непряма
PyPIbinpacking—непряма
PyPIcharset-normalizer—непряма
PyPIcpm-kernels—непряма
PyPIdacite—непряма
PyPIdatasets—непряма
PyPIdecorator—непряма
PyPIdocutils—непряма
PyPIeinops—непряма
PyPIevalscope—непряма
PyPIexpecttest—непряма
PyPIfastapi—непряма
PyPIflake8—непряма
PyPIgradio—непряма
PyPIimportlib-metadata—непряма
PyPIisort—непряма
PyPIjson-repair—непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImcore-bridge—непряма
PyPImegatron-core—непряма
PyPImodelscope—непряма
PyPImyst-parser—непряма
PyPInltk—непряма
PyPInumpy—непряма
PyPIopenai—непряма
PyPIoss2—непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpeft—непряма
PyPIpillow—непряма
PyPIpre-commit—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpyyaml—непряма
PyPIray—непряма
PyPIrecommonmark—непряма
PyPIrequests—непряма
PyPIrouge—непряма
PyPIsafetensors—непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIsentencepiece—непряма
PyPIsimplejson—непряма
PyPIsortedcontainers—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-book-theme—непряма
PyPIsphinx-copybutton—непряма
PyPIsphinx-markdown-tables—непряма
PyPIsphinx-rtd-theme—непряма
PyPIsphinxcontrib-mermaid—непряма
PyPIswanlab—непряма
PyPItensorboard—непряма
PyPItiktoken—непряма
PyPItorchaudio2.7.1непряма
PyPItorchvision0.22.1непряма
PyPItqdm—непряма
PyPItransformers—непряма
PyPItransformers-stream-generator—непряма
PyPItrl—непряма
PyPIuvicorn—непряма
PyPIyapf0.30.0непряма
PyPIzstandard—непряма
Сповіщення про залежності 4

Встановлення pypi:ms_swift@4.5.2 тягне 129 пакетів, прямих і транзитивних: 4 мають відомі сповіщення, з них 3 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
pillow11.3.0прямакритична3612.3.0
gradio5.50.0прямависока136.16.0
starlette0.52.1непрямависока101.3.1
datasets4.8.4пряманевідома15.0.1

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з modelscope/ms-swift. Читати поруч →

96MakazhanAlpamys/SoupFine-tune LLMs from one YAML. Layer streaming trains an 8B model on a 4 GB laptop GPU.Винятковий99vllm-project/vllmA high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMsВинятковий98huggingface/peft🤗 PEFT: State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning.Винятковий99huggingface/trlTrain transformer language models with reinforcement learning.Винятковий98sgl-project/sglangSGLang is a high-performance serving framework for large language models and multimodal models.Винятковий97NVIDIA-NeMo/Automodel🚀 Pytorch Distributed native training library for LLMs/VLMs with OOTB Hugging Face supportВинятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.