Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-09 10:14 UTC

tenstorrent / tt-metal

:metal: TT-NN operator library, and TT-Metalium low level kernel programming model.

C++ · PythonApache-2.0★ 1 664 зірки⑂ 656 форківз лют. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#llama#llm#metal#stable-diffusion#tenstorrent#accelerator#scale-out#kernels#ai#deepseek#gpu#img-gen#video-gen#cuda

tenstorrent/tt-metal має індекс здоров’я 94 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (100/100), найнижчий — Security (21/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 25 учасників.

94
загалом / 100
Винятковий

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»).

94
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 80 калібровано до 94 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Tenstorrent AIОрганізація
2 147 підписників139 публічних репозиторіївз квіт. 2020 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIttnn0.78.03 649744 дні томуmetaliumttnntt-metalmachine-learningtenstorrentlibnumalibhwloc

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

100Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
36/36Ритм комітів — 52/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 11 853 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year11 853
human_commit_share0,98
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~0,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv0.79.0-dev20260909
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases0,8

Спільнота та впровадження

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

80Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
52.2/60Зірки — 1 664 зірок
23.5/25Форки — 656 форків
7.1/15Спостерігачі — 20 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks656
stars1 664
watchers20
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_badges1
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesgithub.com
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

59Помірний
Як обчислюється оцінка
47.5/80Щомісячні завантаження — 3 649 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesttnn
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads3 649
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?

89Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
54/54Бас-фактор — на 25 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
21.1/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 6% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 100 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor25
contributors_sampled100
top_contributor_share0,061

Реактивність на issue та PR

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
34/42Вирішення issue — закрито 81% issue
23.7/30Прийняття PR — злито 24 402/30 914 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_prs24 402
open_issues4 540
closed_issues19 198
prs_merged_7d5
prs_decided_7d7
prs_merged_30d5
prs_decided_30d7
issue_closed_ratio0,809
closed_unmerged_prs6 512
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

79Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
24/25Охоплення власника — 2 147 підписників у tenstorrent
25/25Послужний список — 139 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers2 147
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_logintenstorrent
public_repos139
account_age_days2 330

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 4 дн. тому
20/20Історія версій — 74 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesttnn
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish4

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

91Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 208 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .github/pyproject.toml ([tool.black]), pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort])
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

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://docs.tenstorrent.com/tt-metal/latest/ttnn/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 14 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsllama, llm, metal, stable-diffusion, tenstorrent, accelerator, scale-out, kernels, ai, deepseek, gpu, img-gen, video-gen, cuda
has_wikiні
homepagehttps://docs.tenstorrent.com/tt-metal/latest/ttnn/
docs_sitehttps://docs.tenstorrent.com/tt-metal/latest/ttnn/
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
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifests.github/pyproject.toml, docs/requirements-docs.txt, infra/requirements-infra.txt, pyproject.toml, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
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_packages21
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:ttnn@0.78.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 21 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.

96Винятковий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .cursor/rules/diagnose-config-hash-mismatch.mdc, .cursor/rules/fix-sweep-trace-match.mdc, .cursor/rules/validate-sweep-trace.mdc, .github/copilot-instructions.md, .github/instructions/build-system.instructions.md, .github/instructions/ci-cd.instructions.md, .github/instructions/cpp.instructions.md, .github/instructions/fabric-distributed.instructions.md, .github/instructions/llk-kernels.instructions.md, .github/instructions/metal-api.instructions.md, .github/instructions/metal-dispatch.instructions.md, .github/instructions/metal-runtime.instructions.md, .github/instructions/models.instructions.md, .github/instructions/nanobind.instructions.md, .github/instructions/python.instructions.md, .github/instructions/tt-stl.instructions.md, .github/instructions/tt-train.instructions.md, .github/instructions/ttnn-core.instructions.md, .github/instructions/ttnn-ops.instructions.md, .github/instructions/ttnn.instructions.md, AGENTS.md, tt_metal/tt-llk/.claude/CLAUDE.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://docs.tenstorrent.com/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 98 з 98 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://docs.tenstorrent.com/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_files.cursor/rules/diagnose-config-hash-mismatch.mdc, .cursor/rules/fix-sweep-trace-match.mdc, .cursor/rules/validate-sweep-trace.mdc, .github/copilot-instructions.md, .github/instructions/build-system.instructions.md, .github/instructions/ci-cd.instructions.md, .github/instructions/cpp.instructions.md, .github/instructions/fabric-distributed.instructions.md, .github/instructions/llk-kernels.instructions.md, .github/instructions/metal-api.instructions.md, .github/instructions/metal-dispatch.instructions.md, .github/instructions/metal-runtime.instructions.md, .github/instructions/models.instructions.md, .github/instructions/nanobind.instructions.md, .github/instructions/python.instructions.md, .github/instructions/tt-stl.instructions.md, .github/instructions/tt-train.instructions.md, .github/instructions/ttnn-core.instructions.md, .github/instructions/ttnn-ops.instructions.md, .github/instructions/ttnn.instructions.md, AGENTS.md, tt_metal/tt-llk/.claude/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes10 291

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

91Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile, tt_metal/tt-llk/tests/python_tests/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .github/pyproject.toml ([tool.black]), pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort])
11/11Статична перевірка типів — tools/triage/mypy.ini, tools/triage/pyrightconfig.json
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 37 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
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_languageтак
bootstrap_filesdocs/Makefile, tt_metal/tt-llk/tests/python_tests/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configstools/triage/mypy.ini, tools/triage/pyrightconfig.json
agent_commit_share0,37
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

99Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Типізований код — C++ (статично типізована)
53.8/55Керовані розміри файлів — 373/17 078 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageC++
largest_source_bytes771 575
source_files_sampled17 078
oversized_source_files373

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
40/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — tools/scaleout/cabling_descriptor/schemas/cluster_config.proto, tools/scaleout/cabling_descriptor/schemas/node_config.proto, tools/scaleout/deployment_descriptor/schemas/deployment.proto, tools/scaleout/factory_system_descriptor/schemas/factory_system_descriptor.proto, tools/scaleout/validation/schemas/ethernet_link_metrics.proto, tt_metal/fabric/protobuf/intermesh_connection_table.proto, tt_metal/fabric/protobuf/mesh_graph_descriptor.proto, tt_metal/fabric/protobuf/physical_grouping_descriptor.proto, tt_metal/fabric/protobuf/physical_system_descriptor.proto, tt_metal/fabric/protobuf/port_descriptor_table.proto, tt_metal/fabric/protobuf/router_port_directions.proto, tt_metal/impl/internal/disaggregation/protobuf/kv_chunk_address_table.proto
20/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — demos, example, examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsdemos, example, examples, notebooks
has_mcp_signalтак
api_schema_filestools/scaleout/cabling_descriptor/schemas/cluster_config.proto, tools/scaleout/cabling_descriptor/schemas/node_config.proto, tools/scaleout/deployment_descriptor/schemas/deployment.proto, tools/scaleout/factory_system_descriptor/schemas/factory_system_descriptor.proto, tools/scaleout/validation/schemas/ethernet_link_metrics.proto, tt_metal/fabric/protobuf/intermesh_connection_table.proto, tt_metal/fabric/protobuf/mesh_graph_descriptor.proto, tt_metal/fabric/protobuf/physical_grouping_descriptor.proto, tt_metal/fabric/protobuf/physical_system_descriptor.proto, tt_metal/fabric/protobuf/port_descriptor_table.proto, tt_metal/fabric/protobuf/router_port_directions.proto, tt_metal/impl/internal/disaggregation/protobuf/kv_chunk_address_table.proto
interfaces_expected_of—

Ключові факти

1 664зірок GitHub
100контриб'юторів
11 853комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
25бас-фактор
4 540відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 656 ⇿
0Зірки
656Форки
97Релізи

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.

0125250375500625750650182024-012025-052026-09
Мажорні 0Мінорні 5Патчі 0

Кожна точка охоплює 3 днів.

Прямі залежності 9
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy>=1.24.4,<2pyproject.toml
PyPIloguru>=0.6.0pyproject.toml
PyPInetworkx>=3.1pyproject.toml
PyPIgraphviz>=0.20.3pyproject.toml
PyPIpyyaml>=5.4pyproject.toml
PyPIclick>=8.1.7pyproject.toml
PyPIpandas>=2.0.3pyproject.toml
PyPIseaborn>=0.13.2pyproject.toml
PyPIml_dtypes—pyproject.toml
Усі залежності 231

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 21 прямих і 210 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIclick—пряма
PyPIclick8.1.7пряма
PyPIgraphviz—пряма
PyPIloguru—пряма
PyPIloguru0.6.0пряма
PyPIloguru0.7.3пряма
PyPIml-dtypes—пряма
PyPIml-dtypes0.5.4пряма
PyPInetworkx—пряма
PyPInetworkx3.1пряма
PyPInetworkx3.4.2пряма
PyPInumpy—пряма
PyPInumpy1.26.4пряма
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpandas2.3.3пряма
PyPIpyyaml—пряма
PyPIpyyaml6.0.2пряма
PyPIpyyaml6.0.3пряма
PyPIseaborn—пряма
PyPIseaborn0.13.2пряма
npm@actions/core1.10.0непряма
npm@actions/core^1.10.0непряма
npm@actions/github5.1.1непряма
npm@actions/github^5.1.1непряма
npm@octokit/rest^21.1.1непряма
PyPIaccelerate—непряма
PyPIaccelerate1.7.0непряма
PyPIansible—непряма
PyPIansible-lint—непряма
PyPIanthropic0.91.0непряма
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3непряма
PyPIav—непряма
PyPIav17.0.1непряма
PyPIbasedpyright1.39.6непряма
PyPIbeautifultable—непряма
PyPIbert-score0.3.12непряма
PyPIblack26.3.1непряма
PyPIblobfile3.1.0непряма
PyPIbokeh3.8.2непряма
PyPIboto31.43.51непряма
PyPIbotocore1.43.51непряма
PyPIbreathe4.35.0непряма
PyPIbuild0.10.0непряма
PyPIcertifi2026.6.17непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.9непряма
PyPIcheck-copyright—непряма
PyPIclang-format19.1.4непряма
PyPIcoverage7.10.5непряма
PyPIcutlet—непряма
PyPIdash2.15.0непряма
PyPIdatasets—непряма
PyPIdecord0.6.0непряма
PyPIdefusedxml—непряма
PyPIdiffusers—непряма
PyPIdiffusers0.38.0непряма
PyPIdocopt0.6.2непряма
PyPIdocutils0.18.1непряма
PyPIeasydict—непряма
PyPIefficientnet-pytorch0.7.1непряма
PyPIeinops0.6.1непряма
PyPIenlighten1.12.4непряма
PyPIevaluate0.4.0непряма
PyPIexceptiongroup1.3.0непряма
PyPIfairscale—непряма
PyPIfastapi—непряма
PyPIfaster-fifo—непряма
PyPIfiftyone0.25.2непряма
PyPIfilelock3.20.3непряма
PyPIfsspec2023.9.2непряма
PyPIfsspec2025.7.0непряма
PyPIftfy6.1.1непряма
PyPIfvcore—непряма
PyPIgitpython3.1.50непряма
PyPIgitpython3.1.55непряма
PyPIgluonts—непряма
PyPIgunicorn21.2.0непряма
PyPIhangul-romanize—непряма
PyPIhf-xet1.5.1непряма
PyPIhuggingface-hub—непряма
PyPIhuggingface-hub1.20.1непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIijson—непряма
PyPIimageio-ffmpeg0.6.0непряма
PyPIiniconfig2.1.0непряма
PyPIipdb—непряма
PyPIipython8.12.3непряма
PyPIipywidgets8.1.1непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjiwer3.0.5непряма
PyPIjmespath1.1.0непряма
PyPIjsbeautifier1.14.7непряма
PyPIjunitparser4.0.2непряма
PyPIjupyterlab4.5.9непряма
PyPIkagglehub0.2.9непряма
PyPIlibrosa0.10.0непряма
PyPIlvis—непряма
PyPIlxml6.1.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.2непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImatplotlib3.10.3непряма
PyPImedpy0.5.2непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImsgpack—непряма
PyPImsgpack-numpy—непряма
PyPImultiprocess0.70.14непряма
PyPImypy1.9.0непряма
PyPImypy2.1.0непряма
PyPImyst-parser3.0.0непряма
PyPInarwhals1.46.0непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbsphinx0.9.3непряма
PyPInltk—непряма
PyPInum2words—непряма
PyPInumba—непряма
PyPIomegaconf—непряма
PyPIopen-clip-torch—непряма
PyPIopen-clip-torch2.26.1непряма
PyPIopenai-clip1.0.1непряма
PyPIopencc-python-reimplemented—непряма
PyPIopencv-python—непряма
PyPIopencv-python-headless4.8.1.78непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpandoc2.3непряма
PyPIparamiko—непряма
PyPIpeft0.18.1непряма
PyPIpeft0.19.1непряма
PyPIpillow—непряма
PyPIpillow12.2.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs—непряма
PyPIplotly—непряма
PyPIplotly5.18.0непряма
PyPIplotly6.5.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit3.5.0непряма
PyPIpre-commit4.5.0непряма
PyPIprometheus-client—непряма
PyPIprotobuf5.29.6непряма
PyPIpsycopg2-binary2.9.11непряма
PyPIpyarrow—непряма
PyPIpyarrow24.0.0непряма
PyPIpycapnp2.0.0непряма
PyPIpycocoevalcap—непряма
PyPIpydantic—непряма
PyPIpydantic2.12.5непряма
PyPIpydantic2.9.2непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyiqa—непряма
PyPIpypinyin—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-benchmark5.2.3непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-cov6.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.0.0непряма
PyPIpytest-forked1.6.0непряма
PyPIpytest-github-actions-annotate-failures0.3.0непряма
PyPIpytest-github-actions-annotate-failures0.4.0непряма
PyPIpytest-progress1.4.0непряма
PyPIpytest-random-order1.2.0непряма
PyPIpytest-repeat0.9.4непряма
PyPIpytest-split0.11.0непряма
PyPIpytest-sugar1.1.1непряма
PyPIpytest-timeout2.4.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-multipart—непряма
PyPIqwen-vl-utils—непряма
PyPIrequests—непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIs3transfer0.19.1непряма
PyPIsafetensors—непряма
PyPIsafetensors0.8.0непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIsentencepiece—непряма
PyPIsentencepiece0.2.1непряма
PyPIsetuptools80.10.2непряма
PyPIsetuptools-scm8.1.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsoundfile—непряма
PyPIsphinx7.1.2непряма
PyPIsphinx-copybutton0.5.2непряма
PyPIsphinx-rtd-theme1.3.0непряма
PyPIsphinxcontrib-email0.3.5непряма
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1непряма
PyPIstreamlit—непряма
PyPIstreamlit1.54.0непряма
PyPIstreamlit-webrtc—непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItabulate0.9.0непряма
PyPItermcolor—непряма
PyPItermcolor3.2.0непряма
PyPItiktoken0.7.0непряма
PyPItimm—непряма
PyPItokenizers0.21.1непряма
PyPItokenizers0.22.2непряма
PyPItomli2.2.1непряма
PyPItoolz—непряма
PyPItoolz0.12.0непряма
PyPItorch—непряма
PyPItorch2.11.0непряма
PyPItorch2.11.0+cpuнепряма
PyPItorch2.9.1непряма
PyPItorch-fidelity0.3.0непряма
PyPItorchmetrics1.9.0непряма
PyPItorchvision—непряма
PyPItorchvision0.26.0непряма
PyPItorchvision0.26.0+cpuнепряма
PyPItqdm—непряма
PyPItqdm4.66.3непряма
PyPItransformers—непряма
PyPItransformers4.46.2непряма
PyPItransformers4.51.3непряма
PyPItransformers5.10.2непряма
PyPItransformers5.12.1непряма
PyPItriton3.5.1непряма
PyPItt-exalens0.3.31непряма
PyPItt-exalens0.3.32непряма
PyPItt-smi3.1.1непряма
PyPItt-umd0.9.9непряма
PyPItwine4.0.2непряма
PyPItypes-docopt0.6.11.20241107непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPIunidic-lite—непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuvicorn—непряма
PyPIvbench0.1.5непряма
PyPIwebsockets16.0непряма
PyPIxlsxwriter3.0.8непряма
PyPIyamllint1.32.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:ttnn@0.78.0 тягне 21 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 tenstorrent/tt-metal. Читати поруч →

100huggingface/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. Винятковий99vllm-project/vllmA high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMsВинятковий98sgl-project/sglangSGLang is a high-performance serving framework for large language models and multimodal models.Винятковий98strands-agents/toolsA set of tools that gives agents powerful capabilities.Винятковий96NVIDIA/raftRAFT contains fundamental widely-used algorithms and primitives for machine learning and information retrieval. The algorithms are CUDA-accelerated and form building blocks for more easily writing high performance applications.Винятковий98Netflix/metaflowBuild, Manage and Deploy AI/ML SystemsВинятковий

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.