triton-inference-server / server
The Triton Inference Server provides an optimized cloud and edge inferencing solution.
triton-inference-server/server має індекс здоров’я 98 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (95/100), найнижчий — AI Readiness (63/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 4 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 86 калібровано до 98 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 | tritonfrontendвказує на інший репозиторій — не оцінюється | 2.71.0 | - | 2 | 29 днів тому |
Метрики за категоріями
Життєздатність
Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?
Активність розробки
Як обчислюється оцінка
| 36/36 | Свіжість push — останній push 0 дн. тому |
| 33.9/36 | Ритм комітів — 49/52 тижнів із комітами |
| 18/18 | Обсяг комітів — 212 комітів за останній рік |
| 10/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10 |
Використані вхідні дані
| commits_last_year | 212 |
| human_commit_share | 1 |
| days_since_last_push | 0 |
| active_weeks_last_year | 49 |
Дисципліна релізів
Як обчислюється оцінка
| 27/27 | Випускає релізи — опубліковано 93 релізів |
| 36/36 | Свіжість релізів — останній реліз 29 дн. тому |
| 27/27 | Ритм релізів — реліз кожні ~30,1 дн. |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases. |
Використані вхідні дані
| releases_count | 93 |
| latest_release_tag | v2.71.0 |
| releases_from_tags | ні |
| days_since_latest_release | 29 |
| mean_days_between_releases | 30,1 |
Спільнота та впровадження
Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?
Популярність і впровадження
Як обчислюється оцінка
| 60/60 | Зірки — 10 946 зірок |
| 25/25 | Форки — 1 831 форків |
| 12/15 | Спостерігачі — 144 спостерігачів |
Використані вхідні дані
| forks | 1 831 |
| stars | 10 946 |
| watchers | 144 |
| 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 (BSD-3-Clause) |
| 18/18 | Настанови CONTRIBUTING |
| 0/13.5 | Кодекс поведінки |
| 0/7.2 | Шаблон issue |
| 6.3/6.3 | Шаблон PR |
Використані вхідні дані
| has_readme | так |
| has_license | так |
| readme_badges | 1 |
| has_contributing | так |
| has_issue_template | ні |
| has_code_of_conduct | ні |
| readme_badge_services | shields.io |
| has_pull_request_template | так |
Сталість та врядування
Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?
Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)
Як обчислюється оцінка
| 43.2/54 | Бас-фактор — на 4 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів |
| 18.2/22.5 | Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 19% комітів |
| 13.5/13.5 | Широта контриб’юторів — 100 контриб’юторів |
| 10/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 10 contributing companies or organizations |
Використані вхідні дані
| bus_factor | 4 |
| contributors_sampled | 100 |
| top_contributor_share | 0,191 |
Реактивність на issue та PR
Як обчислюється оцінка
| 34.1/42 | Вирішення issue — закрито 81% issue |
| 27.3/30 | Прийняття PR — злито 4 012/4 414 вирішених PR |
| 8.7/13 | Newcomer PR acceptance — злито 4/6 PR від новачків за 30 дн. |
| 15/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed |
Використані вхідні дані
| merged_prs | 4 012 |
| open_issues | 778 |
| closed_issues | 3 381 |
| prs_merged_7d | 6 |
| prs_decided_7d | 6 |
| prs_merged_30d | 20 |
| prs_decided_30d | 27 |
| issue_closed_ratio | 0,813 |
| closed_unmerged_prs | 402 |
| first_time_authors_30d | 3 |
| first_time_prs_merged_30d | 4 |
| first_time_prs_decided_30d | 6 |
Власність та опіка
Як обчислюється оцінка
| 30/30 | Підтримка власника — у власності організації |
| 0/20 | Верифікований домен |
| 23.8/25 | Охоплення власника — 2 046 підписників у triton-inference-server |
| 23.4/25 | Послужний список — 36 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р. |
Використані вхідні дані
| followers | 2 046 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | ні |
| owner_login | triton-inference-server |
| public_repos | 36 |
| account_age_days | 2 240 |
Інженерна якість
Чи наявні базові інженерні практики та документація?
Інженерні практики
Як обчислюється оцінка
| 24/24 | Процеси CI — 2 процес(ів) CI |
| 24/24 | Наявні тести |
| 16/16 | Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.isort]) |
| 9.6/9.6 | Pre-commit-хуки |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 20/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10 |
Використані вхідні дані
| has_ci | так |
| has_tests | так |
| has_editorconfig | ні |
| has_linter_config | так |
| has_precommit_config | так |
Документація
Як обчислюється оцінка
| 30/30 | README |
| 25/25 | Каталог документації |
| 15/15 | Сайт документації / домашня сторінка — https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/user-guide/docs/index.html |
| 10/10 | Опис репозиторію |
| 10/10 | Теми — 7 тем |
| 0/10 | Wiki |
Використані вхідні дані
| topics | inference, gpu, machine-learning, deep-learning, cloud, datacenter, edge |
| has_wiki | ні |
| homepage | https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/user-guide/docs/index.html |
| docs_site | https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/user-guide/docs/index.html |
| 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
| 7.5/7.5 | Binary-Artifacts — no binaries found in the repo |
| 4.5/7.5 | Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches |
| 2.5/2.5 | CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10 |
| 0/2.5 | CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected |
| 7.5/7.5 | Code-Review — all changesets reviewed |
| 2.5/2.5 | Contributors — project has 10 contributing companies or organizations |
| 10/10 | Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected |
| 0/7.5 | Dependency-Update-Tool — no update tool detected |
| 0/5 | Fuzzing — project is not fuzzed |
| 2.5/2.5 | Ліцензія — license file detected |
| 7.5/7.5 | Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10 |
| 0/5 | Packaging — немає даних |
| 0/5 | Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0 |
| 4.5/5 | SAST — SAST tool detected but not run on all commits |
| 5/5 | Security-Policy — security policy file detected |
| 0/7.5 | Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases. |
| 6.8/7.5 | Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions |
| 6.8/7.5 | Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected |
Використані вхідні дані
| source | openssf_scorecard |
| checks_evaluated | 17 |
| scorecard_version | v5.5.0 |
| checks_inconclusive | 1 |
| scorecard_aggregate | 6,8 |
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 | 6 |
| 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://docs.nvidia.com/llms.txt) |
| 40/40 | Читабельна історія комітів — намір зазначено у 100 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст) |
Використані вхідні дані
| has_llms_txt | так |
| llms_txt_url | https://docs.nvidia.com/llms.txt |
| legible_history_share | 1 |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
Як обчислюється оцінка
| 18/18 | Розгортання однією командою — docs/Makefile, docs/examples/jetson/concurrency_and_dynamic_batching/Makefile |
| 22/22 | Автоматизовані тести |
| 11/11 | Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.isort]) |
| 11/11 | Статична перевірка типів — src/python/tritonfrontend/py.typed |
| 10/10 | Відтворюване середовище — Dockerfile |
| 0/10 | Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом |
| 0/8 | Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0 |
Використані вхідні дані
| has_nix | ні |
| has_tests | так |
| lockfiles | — |
| has_dockerfile | так |
| typed_language | ні |
| bootstrap_files | docs/Makefile, docs/examples/jetson/concurrency_and_dynamic_batching/Makefile |
| has_devcontainer | ні |
| has_linter_config | так |
| typecheck_configs | src/python/tritonfrontend/py.typed |
| agent_commit_share | 0 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
Читабельність коду для моделей
Як обчислюється оцінка
| 27/45 | Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/python/tritonfrontend/py.typed) |
| 53.8/55 | Керовані розміри файлів — 10/455 файлів вихідного коду понад 60 КБ |
Використані вхідні дані
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 179 426 |
| source_files_sampled | 455 |
| oversized_source_files | 10 |
Машиночитні інтерфейси
Як обчислюється оцінка
| 0/40 | Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) |
| 0/20 | Сервер MCP |
| 40/40 | Придатні до запуску приклади — examples |
Використані вхідні дані
| example_dirs | examples |
| has_mcp_signal | ні |
| api_schema_files | — |
| interfaces_expected_of | network-service |
Ключові факти
Попередження щодо збору даних
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- pypi package 'tritonfrontend' points at a different repository (https://developer.nvidia.com/nvidia-triton-inference-server); excluded from ecosystem scoring
- Could not fetch pypi package 'mlflow-triton' from its registry
Докладніше
Історія зірок і форків 0 ★ / 1 831 ⇿
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.
Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.
Кожна точка охоплює 4 днів.
OpenSSF Scorecard 6.8 / 10
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).
| 10 | Binary-Artifacts | no binaries found in the repo |
| 6 | Branch-Protection | branch protection is not maximal on development and all release branches |
| 10 | CI-Tests | 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10 |
| 0 | CII-Best-Practices | no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected |
| 10 | Code-Review | all changesets reviewed |
| 10 | Contributors | project has 10 contributing companies or organizations |
| 10 | Dangerous-Workflow | no dangerous workflow patterns detected |
| 0 | Dependency-Update-Tool | no update tool detected |
| 0 | Fuzzing | project is not fuzzed |
| 10 | License | license file detected |
| 10 | Maintained | 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10 |
| н/д | Packaging | packaging workflow not detected |
| 0 | Pinned-Dependencies | dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0 |
| 9 | SAST | SAST tool detected but not run on all commits |
| 10 | Security-Policy | security policy file detected |
| 0 | Signed-Releases | Project has not signed or included provenance with any releases. |
| 9 | Token-Permissions | detected GitHub workflow tokens with excessive permissions |
| 9 | Vulnerabilities | 1 existing vulnerabilities detected |
Усі залежності 25
Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 25 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.
| Реєстр | Пакет | Версія | Зв'язок |
|---|---|---|---|
| PyPI | boto3 | — | непряма |
| PyPI | defusedxml | — | непряма |
| PyPI | distro | — | непряма |
| PyPI | fastapi | 0.136.3 | непряма |
| PyPI | geventhttpclient | — | непряма |
| PyPI | grpcio | — | непряма |
| PyPI | httpx | 0.27.2 | непряма |
| PyPI | mlflow | — | непряма |
| PyPI | networkx | 2.3 | непряма |
| PyPI | numpy | — | непряма |
| PyPI | onnx | — | непряма |
| PyPI | openai | 1.107.3 | непряма |
| PyPI | partial-json-parser | — | непряма |
| PyPI | protobuf | — | непряма |
| PyPI | pydantic | 2.10.6 | непряма |
| PyPI | pytest | — | непряма |
| PyPI | pytest | 8.1.1 | непряма |
| PyPI | pytest-asyncio | 0.23.8 | непряма |
| PyPI | python-rapidjson | — | непряма |
| PyPI | requests | — | непряма |
| PyPI | scipy | 1.16.3 | непряма |
| PyPI | starlette | — | непряма |
| PyPI | test-generator | 0.1.1 | непряма |
| PyPI | tritonclient | — | непряма |
| PyPI | tritonserver | — | непряма |
Сповіщення про залежності 0
Встановлення pypi:tritonfrontend@2.71.0 тягне 6 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.