onnx / onnxmltools
ONNXMLTools enables conversion of models to ONNX
onnx/onnxmltools має індекс здоров’я 83 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (88/100), найнижчий — Security (56/100). Останнє оновлення було 16 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 3 учасники.
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»).
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 70 калібровано до 83 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).
Власність
За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.
Пакетні екосистеми
| Реєстр | Пакет | Версія | Завантажень / міс | Версії | Остання публікація |
|---|---|---|---|---|---|
| PyPI | onnxmltools | 1.16.0 | - | 25 | 230 днів тому |
Метрики за категоріями
Життєздатність
Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?
Активність розробки
Як обчислюється оцінка
| 28.8/36 | Свіжість push — останній push 16 дн. тому |
| 6.2/36 | Ритм комітів — 9/52 тижнів із комітами |
| 13/18 | Обсяг комітів — 27 комітів за останній рік |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних |
Використані вхідні дані
| commits_last_year | 27 |
| human_commit_share | 0,91 |
| days_since_last_push | 16 |
| active_weeks_last_year | 9 |
Дисципліна релізів
Як обчислюється оцінка
| 27/27 | Випускає релізи — опубліковано 27 релізів |
| 16.2/36 | Свіжість релізів — останній реліз 230 дн. тому |
| 12.6/27 | Ритм релізів — реліз кожні ~173,5 дн. |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних |
Використані вхідні дані
| releases_count | 27 |
| latest_release_tag | 1.16.0 |
| releases_from_tags | ні |
| days_since_latest_release | 230 |
| mean_days_between_releases | 173,5 |
Спільнота та впровадження
Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?
Популярність і впровадження
Як обчислюється оцінка
| 49.8/60 | Зірки — 1 169 зірок |
| 19.5/25 | Форки — 219 форків |
| 8.8/15 | Спостерігачі — 40 спостерігачів |
Використані вхідні дані
| forks | 219 |
| stars | 1 169 |
| watchers | 40 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Здоров'я спільноти
Як обчислюється оцінка
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0) |
| 0/18 | Настанови CONTRIBUTING |
| 0/13.5 | Кодекс поведінки |
| 0/7.2 | Шаблон issue |
| 0/6.3 | Шаблон PR |
Використані вхідні дані
| has_readme | так |
| has_license | так |
| readme_badges | 1 |
| has_contributing | ні |
| has_issue_template | ні |
| has_code_of_conduct | ні |
| readme_badge_services | github.com |
| has_pull_request_template | ні |
Сталість та врядування
Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?
Як обчислюється оцінка
| 36/54 | Бас-фактор — на 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів |
| 16.5/22.5 | Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 27% комітів |
| 13.5/13.5 | Широта контриб’юторів — 46 контриб’юторів |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних |
Використані вхідні дані
| bus_factor | 3 |
| contributors_sampled | 46 |
| top_contributor_share | 0,268 |
Реактивність на issue та PR
Як обчислюється оцінка
| 24.2/42 | Вирішення issue — закрито 58% issue |
| 22.2/30 | Прийняття PR — злито 343/464 вирішених PR |
| 0/13 | Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних |
Використані вхідні дані
| merged_prs | 343 |
| open_issues | 133 |
| closed_issues | 181 |
| prs_merged_7d | 0 |
| prs_decided_7d | 0 |
| prs_merged_30d | 0 |
| prs_decided_30d | 0 |
| issue_closed_ratio | 0,576 |
| closed_unmerged_prs | 121 |
| first_time_authors_30d | 0 |
| first_time_prs_merged_30d | 0 |
| first_time_prs_decided_30d | 0 |
Власність та опіка
Як обчислюється оцінка
| 30/30 | Підтримка власника — у власності організації |
| 20/20 | Верифікований домен |
| 24.7/25 | Охоплення власника — 2 764 підписників у onnx |
| 22.9/25 | Послужний список — 30 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~9 р. |
Використані вхідні дані
| followers | 2 764 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | так |
| owner_login | onnx |
| public_repos | 30 |
| account_age_days | 3 299 |
Супровід пакетів
Як обчислюється оцінка
| 25/25 | Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi |
| 26/35 | Свіжість публікацій — остання публікація 230 дн. тому |
| 20/20 | Історія версій — 25 опублікованих версій |
| 20/20 | Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked |
Використані вхідні дані
| packages | onnxmltools |
| ecosystems | pypi |
| any_deprecated | ні |
| min_days_since_publish | 230 |
Інженерна якість
Чи наявні базові інженерні практики та документація?
Інженерні практики
Як обчислюється оцінка
| 24/24 | Процеси CI — 6 процес(ів) CI |
| 24/24 | Наявні тести |
| 16/16 | Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff]) |
| 0/9.6 | Pre-commit-хуки |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних |
Використані вхідні дані
| has_ci | так |
| has_tests | так |
| has_editorconfig | ні |
| has_linter_config | так |
| has_precommit_config | ні |
Документація
Як обчислюється оцінка
| 30/30 | README |
| 25/25 | Каталог документації |
| 15/15 | Сайт документації / домашня сторінка — https://onnx.ai |
| 10/10 | Опис репозиторію |
| 10/10 | Теми — 5 тем |
| 10/10 | Wiki |
Використані вхідні дані
| topics | machine-learning, python-library, onnx, scikit-learn, keras |
| has_wiki | так |
| homepage | https://onnx.ai |
| docs_site | https://onnx.ai |
| has_readme | так |
| has_docs_dir | так |
| has_description | так |
Безпека
Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?
Стан безпеки
Як обчислюється оцінка
| 0/30 | Політика безпеки (SECURITY.md) |
| 25/25 | Конфігурація Dependabot |
| 0/25 | Файли фіксації залежностей |
| 20/20 | Процес CodeQL |
Використані вхідні дані
| source | file_signals |
| lockfiles | — |
| manifests | pyproject.toml, requirements-dev.txt, requirements.txt |
| has_codeql_workflow | так |
| has_security_policy | ні |
| has_dependabot_config | так |
Сповіщення про залежності
Як обчислюється оцінка
| 35/35 | Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень |
| 25/25 | Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень |
| 0/40 | Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації |
Використані вхідні дані
| source | osv |
| advisories | 0 |
| affected_packages | 0 |
| assessed_packages | 12 |
| unassessed_packages | 0 |
| affected_by_severity | none |
| direct_affected_packages | 0 |
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.
Контекст і настанови для агентів
Як обчислюється оцінка
| 0/45 | Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора |
| 15/15 | Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://pytorch.org/llms.txt) |
| 40/40 | Читабельна історія комітів — намір зазначено у 90 з 91 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст) |
Використані вхідні дані
| has_llms_txt | так |
| llms_txt_url | https://pytorch.org/llms.txt |
| legible_history_share | 0,989 |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
Як обчислюється оцінка
| 0/18 | Розгортання однією командою |
| 22/22 | Автоматизовані тести |
| 11/11 | Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff]) |
| 0/11 | Статична перевірка типів |
| 0/10 | Відтворюване середовище |
| 2/10 | Підтверджена практика роботи з агентами — 1 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням |
| 8/8 | Автоматизоване супроводження — 9 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних |
Використані вхідні дані
| has_nix | ні |
| has_tests | так |
| lockfiles | — |
| has_dockerfile | ні |
| typed_language | ні |
| bootstrap_files | — |
| has_devcontainer | ні |
| has_linter_config | так |
| typecheck_configs | — |
| agent_commit_share | 0,01 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0,09 |
Читабельність коду для моделей
Як обчислюється оцінка
| 0/45 | Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів |
| 54.8/55 | Керовані розміри файлів — 1/280 файлів вихідного коду понад 60 КБ |
Використані вхідні дані
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 113 027 |
| source_files_sampled | 280 |
| oversized_source_files | 1 |
Машиночитні інтерфейси
Як обчислюється оцінка
| 0/40 | Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення |
| 0/20 | Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення |
| 40/40 | Придатні до запуску приклади — examples |
Використані вхідні дані
| example_dirs | examples |
| has_mcp_signal | ні |
| api_schema_files | — |
| interfaces_expected_of | — |
Ключові факти
Попередження щодо збору даних
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- pypi download statistics for 'onnxmltools' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
- OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit); skipping Scorecard checks
Докладніше
Історія зірок і форків 0 ★ / 219 ⇿
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.
Кожна точка охоплює 8 днів.
Прямі залежності 4
| Реєстр | Пакет | Обмеження версії | Маніфест |
|---|---|---|---|
| PyPI | numpy | — | pyproject.toml |
| PyPI | onnx | >=1.8.1 | pyproject.toml |
| PyPI | protobuf | — | pyproject.toml |
| PyPI | skl2onnx | >=1.4.9 | pyproject.toml |
Усі залежності 24
Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 4 прямих і 20 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.
| Реєстр | Пакет | Версія | Зв'язок |
|---|---|---|---|
| PyPI | numpy | — | пряма |
| PyPI | onnx | — | пряма |
| PyPI | protobuf | — | пряма |
| PyPI | skl2onnx | — | пряма |
| PyPI | black | — | непряма |
| PyPI | catboost | — | непряма |
| PyPI | cython | — | непряма |
| PyPI | dill | — | непряма |
| PyPI | libsvm | — | непряма |
| PyPI | lightgbm | — | непряма |
| PyPI | mleap | — | непряма |
| PyPI | onnxruntime | — | непряма |
| PyPI | openpyxl | — | непряма |
| PyPI | pandas | — | непряма |
| PyPI | pyspark | — | непряма |
| PyPI | pytest | — | непряма |
| PyPI | pytest-cov | — | непряма |
| PyPI | pytest-spark | — | непряма |
| PyPI | ruff | — | непряма |
| PyPI | scikit-learn | — | непряма |
| PyPI | scipy | — | непряма |
| PyPI | setuptools | — | непряма |
| PyPI | wheel | — | непряма |
| PyPI | xgboost | — | непряма |
Сповіщення про залежності 0
Встановлення pypi:onnxmltools@1.16.0 тягне 12 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.
Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.
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.
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.