Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.27.0 · метрики 2.5.0 · 2026-07-30 14:48 UTC

pytorch / TensorRT

PyTorch/TorchScript/FX compiler for NVIDIA GPUs using TensorRT

Python · Jupyter Notebook · C++BSD-3-Clause★ 2 984 зірки⑂ 410 форківз бер. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#tensorrt#libtorch#machine-learning#pytorch#deep-learning#jetson#nvidia#cuda

pytorch/TensorRT має індекс здоров’я 92 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (96/100), найнижчий — Security (21/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

92
загалом / 100
Відмінний

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»).

92
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 78 калібровано до 92 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

pytorchОрганізація
13 436 підписників70 публічних репозиторіївз серп. 2016 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPItorch-tensorrt-rtx2.13.0-51 день томуpytorchtorchtensorrttrtaiartificial-intelligencemlmachine-learningdldeep-learningcompilerdynamotorchscriptinference
PyPItorch_tensorrt2.13.0-181 день томуpytorchtorchtensorrttrtaiartificial-intelligencemlmachine-learningdldeep-learningcompilerdynamotorchscriptinference

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

96Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
34.6/36Ритм комітів — 50/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 530 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year530
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year50

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 28 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 1 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~59,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count28
latest_release_tagv2.13.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases59,8

Спільнота та впровадження

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

90Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
56.4/60Зірки — 2 984 зірок
21.8/25Форки — 410 форків
10.1/15Спостерігачі — 66 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks410
stars2 984
watchers66
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 (BSD-3-Clause)
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_badges—
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

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

78Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

58Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
13.5/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 40% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 99 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled99
top_contributor_share0,401

Реактивність на issue та PR

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
34.9/42Вирішення issue — закрито 83% issue
24.3/30Прийняття PR — злито 1 900/2 348 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_prs1 900
open_issues317
closed_issues1 566
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,832
closed_unmerged_prs448
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): newcomer_pr_acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 13 436 підписників у pytorch
25/25Послужний список — 70 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~9 р.
Використані вхідні дані
followers13 436
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginpytorch
public_repos70
account_age_days3 638

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 2 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 1 дн. тому
20/20Історія версій — 18 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagestorch-tensorrt-rtx, torch_tensorrt
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish1

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

95Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 36 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-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_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://pytorch.org/TensorRT
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 8 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicstensorrt, libtorch, machine-learning, pytorch, deep-learning, jetson, nvidia, cuda
has_wikiтак
homepagehttps://pytorch.org/TensorRT
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

21У зоні ризику · 16% загального індексу

Стан безпеки

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей — опублікована бібліотека — lockfile є справою застосунків, не очікується
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
manifestsdocsrc/requirements.txt, py/requirements.txt, pyproject.toml, requirements-dev.txt, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configні
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. Залишкові ваги перенормовано.

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_packages11
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:torch-tensorrt-rtx@2.13.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 11 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.

68Добрий · 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 95 з 99 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
legible_history_share0,96
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

96Винятковий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docsrc/Makefile, examples/int8/ptq/Makefile, examples/int8/qat/Makefile, examples/torchtrt_aoti_example/Makefile, examples/torchtrt_runtime_example/Makefile, justfile, noxfile.py
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типів — .github/actions/assigner/tsconfig.json
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
6/10Підтверджена практика роботи з агентами — 3 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 1 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesdocsrc/Makefile, examples/int8/ptq/Makefile, examples/int8/qat/Makefile, examples/torchtrt_aoti_example/Makefile, examples/torchtrt_runtime_example/Makefile, justfile, noxfile.py
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs.github/actions/assigner/tsconfig.json
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,01

Читабельність коду для моделей

77Добрий
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (.github/actions/assigner/tsconfig.json)
49.7/55Керовані розміри файлів — 386/4 006 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes555 307
source_files_sampled4 006
oversized_source_files386

Машиночитні інтерфейси

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalні
api_schema_files—

Ключові факти

2 984зірок GitHub
99контриб'юторів
530комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
28релізів
2бас-фактор
317відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (2026/07/30 14:46:54 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 410 ⇿
0Зірки
410Форки
27Релізи

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.

010020030040050040382020-032023-052026-07
Мажорні 1Мінорні 19Патчі 7

Кожна точка охоплює 6 днів.

Усі залежності 295

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 295 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
npm@actions/core1.9.1непряма
npm@actions/github6.0.0непряма
npm@actions/http-client2.2.3непряма
npm@fastify/busboy2.1.1непряма
npm@octokit/auth-token4.0.0непряма
npm@octokit/core5.2.0непряма
npm@octokit/endpoint9.0.6непряма
npm@octokit/graphql7.1.0непряма
npm@octokit/openapi-types20.0.0непряма
npm@octokit/openapi-types23.0.1непряма
npm@octokit/plugin-paginate-rest9.2.2непряма
npm@octokit/plugin-rest-endpoint-methods10.4.1непряма
npm@octokit/request8.4.1непряма
npm@octokit/request-error5.1.1непряма
npm@octokit/types12.6.0непряма
npm@octokit/types13.8.0непряма
npm@types/node17.0.35непряма
npm@vercel/ncc0.33.4непряма
npmargparse2.0.1непряма
npmbefore-after-hook2.2.3непряма
npmdeprecation2.3.1непряма
npmfs0.0.1-securityнепряма
npmjs-yaml4.1.1непряма
npmonce1.4.0непряма
npmprettier2.6.2непряма
npmtunnel0.0.6непряма
npmtypescript4.6.4непряма
npmundici5.29.0непряма
npmuniversal-user-agent6.0.1непряма
npmuuid8.3.2непряма
npmwrappy1.0.2непряма
PyPIaccelerate1.13.0непряма
PyPIaccessible-pygments0.0.5непряма
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1непряма
PyPIaiohttp3.13.5непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIalabaster0.7.16непряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.13.0непряма
PyPIapache-tvm-ffi0.1.10непряма
PyPIargparse—непряма
PyPIasync-timeout5.0.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbackports-strenum1.3.1непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.3непряма
PyPIblack—непряма
PyPIblack26.3.1непряма
PyPIbleach6.3.0непряма
PyPIbreathe4.36.0непряма
PyPIcattrs26.1.0непряма
PyPIcertifi2026.2.25непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.7непряма
PyPIclang-format14.0.6непряма
PyPIclick8.3.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoremltools9.0непряма
PyPIcuda-bindings13.2.0непряма
PyPIcuda-core1.0.1непряма
PyPIcuda-pathfinder1.5.3непряма
PyPIcuda-python13.2.0непряма
PyPIcuda-tile1.3.0непряма
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0непряма
PyPIcupy13.1.0непряма
PyPIdatasets5.0.0непряма
PyPIdeepspeed0.18.9непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdiffusers0.30.3непряма
PyPIdiffusers0.34.0непряма
PyPIdiffusers0.37.1непряма
PyPIdill0.4.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIdllist—непряма
PyPIdllist2.0.0непряма
PyPIdocutils0.20непряма
PyPIeinops0.8.2непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecutorch1.3.1непряма
PyPIexhale0.3.7непряма
PyPIexpecttest—непряма
PyPIexpecttest0.1.6непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock—непряма
PyPIfilelock3.29.0непряма
PyPIflashinfer-python0.3.1.post1непряма
PyPIflashinfer-python0.6.8.post1непряма
PyPIflatbuffers25.12.19непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2026.3.0непряма
PyPIgraphviz0.21непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhf-xet1.4.3непряма
PyPIhjson3.1.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhuggingface-hub—непряма
PyPIhuggingface-hub1.11.0непряма
PyPIhydra-core1.4.0.dev1непряма
PyPIhypothesis6.155.1непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.11непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIisort—непряма
PyPIisort8.0.1непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-client8.8.0непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIkgb7.3непряма
PyPIlibrt0.9.0непряма
PyPIlxml6.1.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.2непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune3.2.0непряма
PyPImonai1.5.2rc1непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImsgpack1.1.2непряма
PyPImultidict6.7.1непряма
PyPImultiprocess0.70.19непряма
PyPImypy—непряма
PyPImypy1.20.1непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInbclient0.10.4непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInbsphinx0.9.3непряма
PyPInetworkx—непряма
PyPInetworkx2.8.8непряма
PyPInetworkx3.4.2непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPIninja1.13.0непряма
PyPInltk3.9.4непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInumpy—непряма
PyPInumpy2.2.6непряма
PyPInumpy2.4.4непряма
PyPInvidia-cublas13.1.1.3непряма
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88непряма
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96непряма
PyPInvidia-cudnn-cu139.23.1.3непряма
PyPInvidia-cudnn-frontend1.22.1непряма
PyPInvidia-cufft12.0.0.61непряма
PyPInvidia-cufile1.15.1.6непряма
PyPInvidia-curand10.4.0.35непряма
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66непряма
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1непряма
PyPInvidia-cutlass-dsl4.4.2непряма
PyPInvidia-cutlass-dsl-libs-base4.4.2непряма
PyPInvidia-ml-py13.595.45непряма
PyPInvidia-modelopt—непряма
PyPInvidia-modelopt0.45.0непряма
PyPInvidia-nccl-cu132.30.7непряма
PyPInvidia-nvjitlink13.0.88непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5непряма
PyPInvidia-nvtx13.0.85непряма
PyPInvidia-pyindex—непряма
PyPIomegaconf2.4.0.dev10непряма
PyPIonnx—непряма
PyPIopencv-python—непряма
PyPIpackaging—непряма
PyPIpackaging26.1непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpandas2.3.3непряма
PyPIpandas3.0.2непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparameterized—непряма
PyPIparameterized0.9.0непряма
PyPIpathspec1.0.4непряма
PyPIpeft0.19.1непряма
PyPIpillow—непряма
PyPIpillow12.2.0непряма
PyPIplatformdirs4.9.6непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit—непряма
PyPIpre-commit4.5.1непряма
PyPIpropcache0.4.1непряма
PyPIprotobuf3.20.*непряма
PyPIprotobuf7.35.0непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIpulp3.3.0непряма
PyPIpy1.11.0непряма
PyPIpy-cpuinfo9.0.0непряма
PyPIpyaml26.2.1непряма
PyPIpyarrow23.0.1непряма
PyPIpybind112.6.2непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.13.3непряма
PyPIpydantic-core2.46.3непряма
PyPIpydata-sphinx-theme0.15.4непряма
PyPIpydot4.0.1непряма
PyPIpygithub—непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpynvml13.0.1непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-forked1.6.0непряма
PyPIpytest-github-actions-annotate-failures0.4.2непряма
PyPIpytest-rerunfailures16.4непряма
PyPIpytest-xdist—непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.2.2непряма
PyPIpytokens0.4.1непряма
PyPIpytorch-sphinx-theme20.4.4непряма
PyPIpytorch-tokenizers1.3.0непряма
PyPIpytz2026.1.post1непряма
PyPIpyyaml—непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIregex2026.4.4непряма
PyPIrequests2.33.1непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIruamel-yaml0.19.1непряма
PyPIruff—непряма
PyPIruff0.15.11непряма
PyPIsafetensors0.7.0непряма
PyPIscikit-learn1.7.1непряма
PyPIscipy1.15.3непряма
PyPIscipy1.17.1непряма
PyPIsentencepiece0.2.1непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsetuptools78.1.1непряма
PyPIsetuptools81.0.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.0.1непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsoupsieve2.8.3непряма
PyPIsphinx7.2.6непряма
PyPIsphinx-gallery0.13.0непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItensorboard—непряма
PyPItensorrt11.1.0.106непряма
PyPItensorrt-cu1311.1.0.106непряма
PyPItensorrt-cu13-bindings11.1.0.106непряма
PyPItensorrt-cu13-libs11.1.0.106непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItiktoken0.13.0непряма
PyPItimm—непряма
PyPItimm0.9.12непряма
PyPItimm0.9.8непряма
PyPItimm1.0.26непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItokenizers0.22.2непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItorch—непряма
PyPItorch2.14.0.dev20260625+cu130непряма
PyPItorchao0.17.0непряма
PyPItorchao0.18.0.dev20260601+cu130непряма
PyPItorchvision—непряма
PyPItorchvision0.29.0.dev20260626+cu130непряма
PyPItornado6.5.5непряма
PyPItqdm—непряма
PyPItqdm4.67.3непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItransformers—непряма
PyPItransformers5.5.4непряма
PyPItriton2.3.0непряма
PyPItriton3.7.1+gitf797708cнепряма
PyPItyper0.24.1непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItypos1.45.1непряма
PyPItzdata2026.1непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvirtualenv21.2.4непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwonderwords3.0.1непряма
PyPIxxhash3.6.0непряма
PyPIyarl1.23.0непряма
PyPIzipp3.23.1непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:torch-tensorrt-rtx@2.13.0 тягне 11 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

Пов’язані записи

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

100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий97ultralytics/ultralyticsUltralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object trackingВинятковий98huggingface/datasets🤗 The largest hub of ready-to-use datasets for AI models with fast, easy-to-use and efficient data manipulation toolsВинятковий96Lightning-AI/pytorch-lightningPretrain, finetune ANY AI model of ANY size on 1 or 10,000+ GPUs with zero code changes.Винятковий100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий98huggingface/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. Винятковий

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 v2.5.0, схема v0.27.0 — повна методологія · вікі метрик.

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