Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-20 06:41 UTC

speediedan / finetuning-scheduler

A PyTorch Lightning extension that accelerates and enhances foundation model experimentation with flexible fine-tuning schedules.

PythonApache-2.0★ 69 зірок⑂ 8 форківз лют. 2022 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#machine-learning#transfer-learning#finetuning#fine-tuning#pytorch-lightning#pytorch#artificial-intelligence#neural-networks#superglue

speediedan/finetuning-scheduler має індекс здоров’я 78 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Security (45/100). Останнє оновлення було 8 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

78
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»).

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

Власність

Dan DaleОсобистий обліковий запис
22 підписники36 публічних репозиторіївз трав. 2014 р.

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIfinetuning-scheduler2.13.03 9464655 днів томуdeep-learningpytorchaimachine-learningpytorch-lightninglightningfine-tuningfinetuning

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

70Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

62Помірний
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 8 дн. тому
7.6/36Ритм комітів — 11/52 тижнів із комітами
15.6/18Обсяг комітів — 53 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 23 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year53
human_commit_share1
days_since_last_push8
active_weeks_last_year11

Дисципліна релізів

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 48 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 55 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~78,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count48
latest_release_tagv2.13.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release55
mean_days_between_releases78,9

Спільнота та впровадження

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

62Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

38Слабкий
Як обчислюється оцінка
29.7/60Зірки — 69 зірок
7/25Форки — 8 форків
1.7/15Спостерігачі — 3 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks8
stars69
watchers3
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_badges9
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, dev.azure.com, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

60Помірний
Як обчислюється оцінка
48/80Щомісячні завантаження — 3 946 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesfinetuning-scheduler
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads3 946
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
0.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 98% комітів
6.8/13.5Широта контриб’юторів — 5 контриб’юторів
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled5
top_contributor_share0,981

Реактивність на issue та PR

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
39.8/42Вирішення issue — закрито 95% issue
30/30Прийняття PR — злито 22/22 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/27 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs22
open_issues1
closed_issues18
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d9
prs_decided_30d9
issue_closed_ratio0,947
closed_unmerged_prs0
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

54Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
9.8/25Охоплення власника — 22 підписників у speediedan
23.4/25Послужний список — 36 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~12 р.
Використані вхідні дані
followers22
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginspeediedan
public_repos36
account_age_days4 524
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 55 дн. тому
20/20Історія версій — 46 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesfinetuning-scheduler
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish55

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 10 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 12 out of 12 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://finetuning-scheduler.readthedocs.io
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 9 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsmachine-learning, transfer-learning, finetuning, fine-tuning, pytorch-lightning, pytorch, artificial-intelligence, neural-networks, superglue
has_wikiтак
homepagehttps://finetuning-scheduler.readthedocs.io
docs_sitehttps://finetuning-scheduler.readthedocs.io
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

45Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

37Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests — 12 out of 12 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 0/27 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
7.5/7.5Maintained — 23 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
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
3/5Security-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
0/7.5Vulnerabilities — 129 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate3,7

Сповіщення про залежності

78Добрий
Як обчислюється оцінка
13.2/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: lightning 2.6.6 (high 7.8)
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
40/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не є публічним довше за 90 дн.
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories1
affected_packages1
assessed_packages46
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages1
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:finetuning-scheduler@2.13.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 46 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.

72Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

64Помірний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
18.7/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 35 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,35
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes17 426

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

74Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — src/finetuning_scheduler/py.typed
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
2/10Підтверджена практика роботи з агентами — 1 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_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/finetuning_scheduler/py.typed
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/finetuning_scheduler/py.typed)
53.3/55Керовані розміри файлів — 2/63 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes129 297
source_files_sampled63
oversized_source_files2

Ключові факти

69зірок GitHub
5контриб'юторів
53комітів за останні 12 місяців
8днів від останнього пушу
48релізів
1бас-фактор
1відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'setup_tools.py' from its registry

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 8 ⇿
0Зірки
8Форки
43Релізи

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.

02468812022-052024-052026-05
Мажорні 1Мінорні 9Патчі 31

Кожна точка охоплює 4 днів.

OpenSSF Scorecard 3.7 / 10
3.7сукупно

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 · 2026-09-20 06:41 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests12 out of 12 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 0/27 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
10Maintained23 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
6Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities129 existing vulnerabilities detected
Усі залежності 355

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 355 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPI2-14-0-dev20260724—непряма
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1непряма
PyPIaiohttp3.14.3непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIalembic1.18.5непряма
PyPIannotated-doc0.0.5непряма
PyPIannotated-types0.8.0непряма
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3непряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIaspy-yaml1.3.0непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIasync-generator1.10непряма
PyPIasync-lru2.3.0непряма
PyPIatomicwrites1.4.1непряма
PyPIattrs20.3.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbackcall0.2.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIblinker1.9.0непряма
PyPIcachetools5.5.2непряма
PyPIcachetools7.1.6непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.9непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcloudpickle3.1.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcommonmark0.9.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage—непряма
PyPIcoverage6.4непряма
PyPIcoverage7.15.2непряма
PyPIcryptography48.0.1непряма
PyPIcryptography49.0.0непряма
PyPIcu130—непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdatabricks-sdk0.122.0непряма
PyPIdatasets—непряма
PyPIdatasets4.0.0непряма
PyPIdatasets5.0.1непряма
PyPIdebugpy1.8.21непряма
PyPIdecorator5.3.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdill0.3.8непряма
PyPIdill0.4.1непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdocker7.2.0непряма
PyPIdocstring-parser0.18.0непряма
PyPIdocutils—непряма
PyPIdocutils0.23непряма
PyPIentrypoints0.4непряма
PyPIevaluate—непряма
PyPIevaluate0.3.0непряма
PyPIevaluate0.4.6непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastapi0.140.13непряма
PyPIfastjsonschema2.22.1непряма
PyPIfilelock3.32.0непряма
PyPIflask3.1.3непряма
PyPIflask-cors6.0.5непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2025.3.0непряма
PyPIfsspec2026.6.0непряма
PyPIgitdb4.0.12непряма
PyPIgitpython3.1.57непряма
PyPIgoogle-auth2.56.2непряма
PyPIgraphene3.4.3непряма
PyPIgraphql-core3.2.11непряма
PyPIgraphql-relay3.2.0непряма
PyPIgreenlet3.5.4непряма
PyPIgunicorn23.0.0непряма
PyPIgunicorn26.0.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhf-xet1.5.2непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhuey3.3.0непряма
PyPIhuggingface-hub0.36.2непряма
PyPIhuggingface-hub1.25.1непряма
PyPIhydra-core—непряма
PyPIhydra-core1.2.0непряма
PyPIhydra-core1.3.4непряма
PyPIid1.6.1непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimportlib-metadata8.9.0непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.0непряма
PyPIimportlib-resources7.1.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel—непряма
PyPIipykernel6.2.0непряма
PyPIipykernel7.3.0непряма
PyPIipython—непряма
PyPIipython7.23.1непряма
PyPIipython9.15.0непряма
PyPIipython-genutils0.2.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets—непряма
PyPIipywidgets7.6.0непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIitsdangerous2.2.0непряма
PyPIjaraco-classes3.4.0непряма
PyPIjaraco-context6.1.2непряма
PyPIjaraco-functools4.6.0непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjeepney0.9.0непряма
PyPIjinja2—непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjson50.15.0непряма
PyPIjsonargparse—непряма
PyPIjsonargparse4.27.7непряма
PyPIjsonargparse4.50.0непряма
PyPIjsonpointer3.1.1непряма
PyPIjsonschema4.17.3непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-builder1.1.1непряма
PyPIjupyter-client—непряма
PyPIjupyter-client7.0.0непряма
PyPIjupyter-client8.9.1непряма
PyPIjupyter-core—непряма
PyPIjupyter-core4.8.0непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.1непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.1непряма
PyPIjupyter-server2.20.0непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4непряма
PyPIjupyterlab4.6.2непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16непряма
PyPIjupytext—непряма
PyPIjupytext1.10.0непряма
PyPIjupytext1.19.5непряма
PyPIkeyring25.7.0непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPIlightning2.6.0непряма
PyPIlightning2.6.5непряма
PyPIlightning-utilities0.15.3непряма
PyPImako1.3.12непряма
PyPImarkdown-it-py0.6.2непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.11.1непряма
PyPImatplotlib-inline0.1.7непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImdit-py-plugins0.2.6непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune0.8.4непряма
PyPImistune3.3.4непряма
PyPImlflow—непряма
PyPImlflow3.0.0непряма
PyPImlflow3.14.0непряма
PyPImlflow-skinny3.0.0непряма
PyPImlflow-skinny3.14.0непряма
PyPImlflow-tracing3.14.0непряма
PyPImore-itertools11.1.0непряма
PyPImultidict6.7.1непряма
PyPImultiprocess0.70.16непряма
PyPImultiprocess0.70.19непряма
PyPImyst-parser4.0.1непряма
PyPInarwhals2.24.0непряма
PyPInbclient—непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbclient0.5.0непряма
PyPInbconvert—непряма
PyPInbconvert6.0.0непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat—непряма
PyPInbformat5.0.2непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInbsphinx—непряма
PyPInbval—непряма
PyPInbval0.11.0непряма
PyPInbval0.9.6непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInest-asyncio21.7.2непряма
PyPInh30.3.6непряма
PyPInightly—непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInotebook—непряма
PyPInotebook6.4.0непряма
PyPInotebook7.6.1непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPInumpy2.4.6непряма
PyPIomegaconf—непряма
PyPIomegaconf2.2.3непряма
PyPIomegaconf2.3.1непряма
PyPIopentelemetry-api1.44.0непряма
PyPIopentelemetry-proto1.44.0непряма
PyPIopentelemetry-sdk1.44.0непряма
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.65b0непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpandas2.3.3непряма
PyPIpandoc—непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpickleshare0.7.5непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIpip—непряма
PyPIpip21.0непряма
PyPIpip26.1.2непряма
PyPIpkginfo1.12.1.2непряма
PyPIplatformdirs4.11.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit—непряма
PyPIpre-commit2.0.0непряма
PyPIpre-commit4.6.1непряма
PyPIprettytable3.18.0непряма
PyPIprometheus-client0.26.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.53непряма
PyPIpropcache0.5.2непряма
PyPIprotobuf6.33.6непряма
PyPIpsutil—непряма
PyPIpsutil5.9.0непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIpt-lightning-sphinx-theme—непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpy1.11.0непряма
PyPIpyarrow20.0.0непряма
PyPIpyarrow24.0.0непряма
PyPIpyasn10.6.4непряма
PyPIpyasn1-modules0.4.2непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.13.4непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyright—непряма
PyPIpyright1.1.390непряма
PyPIpyright1.1.411непряма
PyPIpyrsistent0.20.0непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest7.0.0непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-rerunfailures—непряма
PyPIpytest-rerunfailures11.0непряма
PyPIpytest-rerunfailures16.4непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.5.0непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIpython-json-logger4.1.0непряма
PyPIpytorch-lightning2.6.5непряма
PyPIpytz2026.3.post1непряма
PyPIpywin32312непряма
PyPIpywin32-ctypes0.2.3непряма
PyPIpywinpty3.0.5непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIreadme-renderer45.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIregex2026.7.19непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIresponses0.18.0непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc39862.0.0непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrich—непряма
PyPIrich12.3.0непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIsafetensors0.8.0непряма
PyPIscikit-learn—непряма
PyPIscikit-learn1.2.0непряма
PyPIscikit-learn1.9.0непряма
PyPIscipy1.17.1непряма
PyPIsecretstorage3.5.0непряма
PyPIsend2trash2.1.0непряма
PyPIsentencepiece—непряма
PyPIsentencepiece0.2.0непряма
PyPIsentencepiece0.2.2непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsetuptools81.0.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIskops0.14.0непряма
PyPIsmmap5.0.3непряма
PyPIsoupsieve2.9.1непряма
PyPIsphinx7.3.7непряма
PyPIsphinx-autodoc-typehints—непряма
PyPIsphinx-copybutton—непряма
PyPIsphinx-paramlinks—непряма
PyPIsphinx-togglebutton—непряма
PyPIsqlalchemy2.0.51непряма
PyPIsqlparse0.5.5непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstarlette1.3.1непряма
PyPItabulate—непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItabulate0.8.9непряма
PyPItensorboardx—непряма
PyPItensorboardx2.6.1непряма
PyPItensorboardx2.6.5непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPItestpath0.6.0непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItinycss21.5.1непряма
PyPItokenizers0.13.3непряма
PyPItokenizers0.22.2непряма
PyPItoml0.10.2непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItorch2.11.0непряма
PyPItorch2.14.0.dev20260724непряма
PyPItorchmetrics1.9.0непряма
PyPItornado6.5.7непряма
PyPItqdm4.70.0непряма
PyPItraitlets—непряма
PyPItraitlets5.0.0непряма
PyPItraitlets5.15.1непряма
PyPItransformers—непряма
PyPItransformers4.26.0непряма
PyPItransformers5.14.1непряма
PyPItwine—непряма
PyPItwine3.2.0непряма
PyPItwine7.0.0непряма
PyPItyper0.27.0непряма
PyPItypeshed-client2.12.0непряма
PyPItyping-extensions—непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuvicorn0.51.0непряма
PyPIvirtualenv21.7.0непряма
PyPIwaitress3.0.2непряма
PyPIwcwidth0.8.2непряма
PyPIwebcolors25.10.0непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.0непряма
PyPIwerkzeug3.1.8непряма
PyPIwidgetsnbextension3.5.2непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.15непряма
PyPIxxhash3.8.1непряма
PyPIyarl1.24.5непряма
PyPIzipp4.1.0непряма
Сповіщення про залежності 1

Встановлення pypi:finetuning-scheduler@2.13.0 тягне 46 пакетів, прямих і транзитивних: 1 мають відомі сповіщення, з них 1 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
lightning2.6.6прямависока12022.6.15

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 speediedan/finetuning-scheduler. Читати поруч →

100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий98huggingface/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.Винятковий100microsoft/onnxruntimeONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training acceleratorВинятковий99ultralytics/ultralyticsUltralytics YOLO27, YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object trackingВинятковий

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.