Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-20 04:38 UTC

pytorch-tpu / transformers

🤗 Transformers: State-of-the-art Natural Language Processing for TensorFlow 2.0 and PyTorch.

PythonApache-2.0★ 17 зірок⑂ 13 форківз лист. 2019 р.форкПереглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаяк це визначено

pytorch-tpu/transformers має індекс здоров’я 41 зі 100, що відповідає смузі «Слабкий». Найвищий показник — AI Readiness (80/100), найнижчий — Vitality (20/100). Останнє оновлення було 471 день тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 7 учасників.

41
загалом / 100
Слабкий

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»).

41
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 49 калібровано до 48 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

pytorch-tpuОрганізація
16 підписників13 публічних репозиторіївз черв. 2019 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPItransformersвказує на інший репозиторій — не оцінюється5.17.0104 184 31024210 днів томуmachine-learningnlppythonpytorchtransformerllmvlmdeep-learninginferencetrainingmodel-hubpretrained-modelsllamagemmaqwen

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

20У зоні ризику · 21% загального індексу

Активність розробки

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/36Свіжість push — останній push 471 дн. тому
0/36Ритм комітів — 0/52 тижнів із комітами
0/18Обсяг комітів — 0 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year0
human_commit_share1
days_since_last_push471
active_weeks_last_year0

Дисципліна релізів

48Слабкий
Як обчислюється оцінка
16.2/27Випускає релізи — 17 тегів версій (без релізів GitHub)
0/36Свіжість релізів — останній реліз 2 535 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~26,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count17
latest_release_tagv2.1.1
releases_from_tagsтак
days_since_latest_release2 535
mean_days_between_releases26,7

Спільнота та впровадження

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

27У зоні ризику · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

28У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
19.5/60Зірки — 17 зірок
9/25Форки — 13 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks13
stars17
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeні
has_licenseні
readme_badges6
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

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

72Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
51.3/54Бас-фактор — на 7 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
19.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 11% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 99 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor7
contributors_sampled99
top_contributor_share0,114

Реактивність на issue та PR

57Помірний
Як обчислюється оцінка
16.8/42Вирішення issue — закрито 40% issue
24.1/30Прийняття PR — злито 53/66 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs53
open_issues3
closed_issues2
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,4
closed_unmerged_prs13
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

59Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
8.8/25Охоплення власника — 16 підписників у pytorch-tpu
20.3/25Послужний список — 13 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~7 р.
Використані вхідні дані
followers16
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginpytorch-tpu
public_repos13
account_age_days2 640

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

68Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 38 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

50Помірний
Як обчислюється оцінка
0/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://huggingface.co/transformers
0/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiтак
homepagehttps://huggingface.co/transformers
docs_sitehttps://huggingface.co/transformers
has_readmeні
has_docs_dirтак
has_descriptionні

Безпека

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

44Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

30У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
30/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsbenchmark/requirements.txt, pyproject.toml, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyтак
has_dependabot_configні

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages26
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:transformers@5.17.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 26 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.

80Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — docs/source/ar/agents.md, docs/source/en/agents.md, docs/source/en/main_classes/agent.md, docs/source/ja/main_classes/agent.md, docs/source/ko/main_classes/agent.md, docs/source/zh/main_classes/agent.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://pytorch.org/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 96 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://pytorch.org/llms.txt
legible_history_share0,96
agent_instruction_filesdocs/source/ar/agents.md, docs/source/en/agents.md, docs/source/en/main_classes/agent.md, docs/source/ja/main_classes/agent.md, docs/source/ko/main_classes/agent.md, docs/source/zh/main_classes/agent.md
agent_instruction_max_bytes30 294

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

68Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

50Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
50.1/55Керовані розміри файлів — 290/3 259 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes304 205
source_files_sampled3 259
oversized_source_files290

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
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
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

17зірок GitHub
99контриб'юторів
0комітів за останні 12 місяців
471днів від останнього пушу
17релізів
7бас-фактор
3відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Community profile unavailable
  • pypi package 'transformers' points at a different repository (https://github.com/huggingface/transformers); excluded from ecosystem scoring
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
  • 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 ★ / 13 ⇿
0Зірки
13Форки

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.

03581013151312019-112022-082025-05

Кожна точка охоплює 6 днів.

Усі залежності не зібрано

Не вдалося зібрати розв'язаний набір залежностей для цього звіту: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:transformers@5.17.0 тягне 26 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.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з pytorch-tpu/transformers. Читати поруч →

100mlco2/codecarbonTrack emissions from Compute and recommend ways to reduce their impact on the environment.Винятковий100aws/serverless-application-modelThe AWS Serverless Application Model (AWS SAM) transform is a AWS CloudFormation macro that transforms SAM templates into CloudFormation templates.Винятковий100open-telemetry/opentelemetry-pythonOpenTelemetry Python API and SDK Винятковий100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Винятковий100Arize-ai/phoenixAI Observability & EvaluationВинятковий100matplotlib/matplotlibmatplotlib: plotting with PythonВинятковий

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.