Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-08 20:46 UTC

nvidia-isaac / leapp

library to quickly export and deploy entire inference pipelines

PythonApache-2.0★ 27 зірок⑂ 9 форківз квіт. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#deployment#inference#onnx#physicalai#pytorch#robotics

nvidia-isaac/leapp має індекс здоров’я 71 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (81/100), найнижчий — Security (44/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

71
загалом / 100
Добрий

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»).

71
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 63 калібровано до 71 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

NVIDIA IsaacОрганізація
514 підписників26 публічних репозиторіївз жовт. 2018 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIleapp0.7.219 71380 днів томуmachine-learningpytorchroboticspolicy-pipelinesgraph-export

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

73Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

62Помірний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
8.3/36Ритм комітів — 12/52 тижнів із комітами
13/18Обсяг комітів — 27 комітів за останній рік
5/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
commits_last_year27
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year12

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 7 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~27,2 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count7
latest_release_tagrelease-v0.7.2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases27,2

Спільнота та впровадження

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

54Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

30У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
23/60Зірки — 27 зірок
7.5/25Форки — 9 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks9
stars27
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges0
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

72Добрий
Як обчислюється оцінка
57.3/80Щомісячні завантаження — 19 713 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesleapp
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads19 713
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?

59Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

19Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
3.3/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 85% комітів
4.1/13.5Широта контриб’юторів — 3 контриб’юторів
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,854

Реактивність на issue та PR

62Помірний
Як обчислюється оцінка
0/42Вирішення issue — немає issue або даних
22.9/30Прийняття PR — злито 16/21 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 1/1 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs16
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d5
prs_decided_7d6
prs_merged_30d6
prs_decided_30d8
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs5
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Вирішення issue. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

72Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
19.5/25Охоплення власника — 514 підписників у nvidia-isaac
22.4/25Послужний список — 26 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~7 р.
Використані вхідні дані
followers514
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginnvidia-isaac
public_repos26
account_age_days2 911

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 0 дн. тому
20/20Історія версій — 8 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesleapp
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

81Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

68Добрий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://nvidia-isaac.github.io/leapp/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 6 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsdeployment, inference, onnx, physicalai, pytorch, robotics
has_wikiтак
homepagehttps://nvidia-isaac.github.io/leapp/
docs_sitehttps://nvidia-isaac.github.io/leapp/
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

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 8 out of 8 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
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no 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
3.8/7.5Maintained — 7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
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
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
4.5/7.5Vulnerabilities — 4 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

58Помірний
Як обчислюється оцінка
10.4/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: torch 2.9.1 (high 8.8)
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
32.8/40Немає задавнених сповіщень — 1 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 556 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories4
affected_packages1
assessed_packages104
unassessed_packages10
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 104 резолвлених залежностей із OSV. 10 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза межами звітованого переліку пакетів. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. 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.

60Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

57Помірний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
12.2/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 11 з 48 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,229
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes7 773

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

50Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 48 комітів немає створених агентом
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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
53.7/55Керовані розміри файлів — 3/124 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes124 402
source_files_sampled124
oversized_source_files3

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
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
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

27зірок GitHub
3контриб'юторів
27комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
7релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:leapp@0.7.2; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 9 ⇿
0Зірки
9Форки
5Релізи

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.

0246810922026-062026-082026-10
Мажорні 0Мінорні 2Патчі 3
OpenSSF Scorecard 4.0 / 10
4.0сукупно

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 · 2026-10-08 20:45 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
5Maintained7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
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
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6Vulnerabilities4 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 9
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPItorch>=2.6.0pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0pyproject.toml
PyPIonnx>=1.19.0pyproject.toml
PyPIonnxruntime>=1.20.0,<1.24pyproject.toml
PyPIonnxruntime>=1.20.0pyproject.toml
PyPIonnxscript>=0.1.0pyproject.toml
PyPIsafetensors>=0.5.0pyproject.toml
PyPIfast-sugiyama>=0.5.3pyproject.toml
PyPIPillow>=10.0.0pyproject.toml
Усі залежності 114

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 12 прямих і 102 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIfast-sugiyama—пряма
PyPIfast-sugiyama0.5.3пряма
PyPIonnx1.22.0пряма
PyPIonnxruntime1.23.2пряма
PyPIonnxruntime1.29.0пряма
PyPIonnxscript0.7.1пряма
PyPIpillow—пряма
PyPIpillow12.3.0пряма
PyPIpyyaml6.0.3пряма
PyPIsafetensors0.8.0пряма
PyPItorch2.14.0пряма
PyPItorch2.9.1пряма
PyPIast-serialize0.9.0непряма
PyPIblack26.5.1непряма
PyPIclick8.5.0непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoloredlogs15.0.1непряма
PyPIcuda-bindings12.8.0непряма
PyPIcuda-bindings13.3.1непряма
PyPIcuda-pathfinder1.8.1непряма
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0непряма
PyPIcupti-python12.8.0непряма
PyPIcupti-python13.0.1непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIfilelock3.32.5непряма
PyPIflake87.3.0непряма
PyPIflatbuffers25.12.19непряма
PyPIfsspec2026.7.0непряма
PyPIhumanfriendly10.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIleapp0.7.2непряма
PyPIlibrt0.15.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImccabe0.7.0непряма
PyPIml-dtypes0.6.0непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImypy2.3.1непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInetworkx3.4.2непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInumpy2.2.6непряма
PyPInumpy2.4.6непряма
PyPInumpy2.5.2непряма
PyPInvidia-cublas13.1.1.3непряма
PyPInvidia-cublas-cu1212.8.4.1непряма
PyPInvidia-cublas-cu1212.9.2.10непряма
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.8.90непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.9.79непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.8.93непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.9.86непряма
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.8.90непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.9.79непряма
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21непряма
PyPInvidia-cudnn-cu129.25.1.1непряма
PyPInvidia-cudnn-cu139.24.0.43непряма
PyPInvidia-cufft12.0.0.61непряма
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.3.83непряма
PyPInvidia-cufft-cu1211.4.1.4непряма
PyPInvidia-cufile1.15.1.6непряма
PyPInvidia-cufile-cu121.13.1.3непряма
PyPInvidia-curand10.4.0.35непряма
PyPInvidia-curand-cu1210.3.10.19непряма
PyPInvidia-curand-cu1210.3.9.90непряма
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66непряма
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.3.90непряма
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3непряма
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.8.93непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.27.5непряма
PyPInvidia-nccl-cu132.30.7непряма
PyPInvidia-nvjitlink13.3.33непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.8.93непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.9.86непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu123.3.20непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5непряма
PyPInvidia-nvtx13.0.85непряма
PyPInvidia-nvtx-cu1212.8.90непряма
PyPInvidia-sphinx-theme—непряма
PyPIonnx-ir1.0.0непряма
PyPIonnxruntime-gpu1.23.2непряма
PyPIonnxruntime-gpu1.26.0непряма
PyPIonnxruntime-gpu1.29.0непряма
PyPIopencv-python-headless5.0.0.93непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIplatformdirs4.11.7непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIprotobuf7.36.1непряма
PyPIpycodestyle2.14.0непряма
PyPIpyenchant—непряма
PyPIpyflakes3.4.0непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpyreadline33.5.6непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytokens0.4.1непряма
PyPIpywin32312непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsetuptools84.0.0непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-copybutton—непряма
PyPIsphinx-design—непряма
PyPIsphinx-tabs—непряма
PyPIsphinxcontrib-spelling—непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItriton3.5.1непряма
PyPItriton3.8.0непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPIwarp-lang1.17.0непряма
Сповіщення про залежності 1

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 104 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 1 мають відомі сповіщення, з них 1 прямі. 10 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
torch2.9.1прямависока42.13.0

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 nvidia-isaac/leapp. Читати поруч →

97xorbitsai/inferenceSwap GPT for any LLM by changing a single line of code. Xinference lets you run open-source, speech, and multimodal models on cloud, on-prem, or your laptop — all through one unified, production-ready inference API.Винятковий100microsoft/onnxruntimeONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training acceleratorВинятковий100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий100huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Винятковий99ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий97kornia/kornia🐍 Geometric Computer Vision Library for Spatial AIВинятковий

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.