Ist Transformers sicher?

Transformers — Nerq Trust Score 87.0/100 (Note A). Basierend auf der Analyse von 2 Vertrauensdimensionen wird es als sicher in der Verwendung eingestuft. Zuletzt aktualisiert: 2026-04-01.

Ja, Transformers ist sicher in der Verwendung. Transformers is a Python package mit einer Nerq-Vertrauensbewertung von 87.0/100 (A), based on 3 independent data dimensions. Es wird für den Produktionseinsatz empfohlen. Security: 90/100. Popularity: 100/100. Data sourced from PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Last updated: 2026-04-01. Maschinenlesbare Daten (JSON).

Ist Transformers sicher?

YES — Transformers hat eine Nerq-Vertrauensbewertung von 87.0/100 (A). Es erfüllt die Vertrauensschwelle von Nerq mit starken Signalen in Sicherheit, Wartung und Community-Akzeptanz. Empfohlen für den Produktionseinsatz — review the full report below for specific considerations.

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Was ist die Vertrauensbewertung von Transformers?

Transformers hat eine Nerq-Vertrauensbewertung von 87.0/100 und erhält die Note A. Diese Bewertung basiert auf 2 unabhängig gemessenen Dimensionen.

Sicherheit
90
Beliebtheit
100

Was sind die wichtigsten Sicherheitsergebnisse für Transformers?

Das stärkste Signal von Transformers ist beliebtheit mit 100/100. Es wurden keine bekannten Schwachstellen erkannt. Erfüllt die Nerq-Vertrauensschwelle von 70+.

Sicherheit score: 90/100 (strong)
Popularity: 100/100 — community adoption

Was ist Transformers und wer pflegt es?

AutorThe Hugging Face team (past and future) with the help of all our contributors (https://github.com/huggingface/transformers/graphs/contributors)
Kategoriepypi
QuelleN/A

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Sicherheitsleitfaden: Transformers

Was ist Transformers?

Transformers is a Python package — 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..

Sicherheit überprüfen

Run pip audit or safety check. Review on PyPI for download stats.

Sie können die Vertrauensbewertung auch über die API prüfen: GET /v1/preflight?target=transformers

Wichtige Sicherheitsbedenken für Python packages

Bei der Bewertung jeder Python package, watch for: dependency vulnerabilities, malicious uploads, maintenance status.

Vertrauensbewertung

Transformers hat eine Nerq-Vertrauensbewertung von 81/100 (A-) and meets Nerq trust threshold. Diese Bewertung basiert auf automatisierter Analyse von Sicherheits-, Wartungs-, Community- und Qualitätssignalen.

Wichtigste Punkte

Detaillierte Bewertungsanalyse

DimensionScore
Sicherheit90/100
Datenschutz80/100
Zuverlässigkeit90/100
Transparenz85/100
Wartung60/100

Basierend auf 5 dimensions. Data from PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard.

Welche Daten erhebt Transformers?

Transformers ist ein Python package, gepflegt von The Hugging Face team (past and future) with the help of all our contributors (https://github.com/huggingface/transformers/graphs/contributors). It receives approximately 29,252,908 weekly downloads. Licensed under Apache 2.0 License.

Als Entwicklungspaket Transformers erhebt keine personenbezogenen Daten von Endnutzern direkt. Allerdings können mit ihm erstellte Anwendungen je nach Implementierung Daten erheben. Privacy score: 80/100.

Überprüfen Sie die Abhängigkeiten des Pakets auf mögliche Lieferkettenrisiken. Führen Sie regelmäßig den Audit-Befehl Ihres Paketmanagers aus.

Vollständige Analyse: Transformers Datenschutzbericht · Datenschutzprüfung

Ist Transformers sicher?

Sicherheit score: 90/100. Transformers has 0 known vulnerabilities (CVEs) in the National Vulnerability Database. This is a clean record.

Licensed under Apache 2.0 License, allowing code inspection. Open-source packages allow independent security review of the source code.

Führen Sie den Audit-Befehl Ihres Paketmanagers aus (`npm audit`, `pip audit`, `cargo audit`) to check for known vulnerabilities in your dependency tree.

Vollständige Analyse: Transformers Sicherheitsbericht

Transformers auf anderen Plattformen

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Transformers (nuget, 46/100)

Wie wir diese Bewertung berechnet haben

Die Vertrauensbewertung von

Transformers von 87.0/100 (A) wird berechnet aus PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Die Bewertung spiegelt 5 unabhängige Dimensionen: security (90/100), privacy (80/100), reliability (90/100), transparency (85/100), maintenance (60/100). Each dimension is weighted equally to produce the composite trust score.

Nerq analyzes over 7.5 million entities across 26 Register unter Verwendung derselben Methodik, die einen direkten Vergleich ermöglicht. Bewertungen werden kontinuierlich aktualisiert, wenn neue Daten verfügbar sind.

Diese Seite wurde zuletzt überprüft am April 01, 2026. Data version: 1.0.

Vollständige Methodendokumentation · Maschinenlesbare Daten (JSON-API)

Häufig gestellte Fragen

Ist Transformers sicher in der Verwendung?
Yes, it is sicher in der Verwendung. transformers hat eine Nerq-Vertrauensbewertung von 87.0/100 (A). Stärkstes Signal: beliebtheit (100/100). Score based on security (90/100), popularity (100/100).
Was ist Transformers's trust score?
transformers: 87.0/100 (A). Score based on: security (90/100), popularity (100/100). Scores update as new data becomes available. API: GET nerq.ai/v1/preflight?target=transformers
Was sind sicherere Alternativen zu Transformers?
In the pypi category, more Python packages are being analyzed — schauen Sie bald wieder vorbei. transformers erzielt 87.0/100.
Does Transformers have known vulnerabilities?
Nerq überprüft Transformers gegen NVD, OSV.dev, and registerspezifische Schwachstellendatenbanken. Aktuelle Sicherheitsbewertung: 90/100. Führen Sie den Audit-Befehl Ihres Paketmanagers aus für die neuesten Ergebnisse.
Wie aktiv wird Transformers gepflegt?
Transformers hat eine Vertrauensbewertung von 87.0/100 (A). Erfüllt die Nerq-Vertrauensschwelle.
API: /v1/preflight Trust Badge API Docs

Disclaimer: Nerq-Vertrauensbewertungen sind automatisierte Bewertungen basierend auf öffentlich verfügbaren Signalen. Sie sind keine Empfehlungen oder Garantien. Führen Sie immer Ihre eigene Sorgfaltsprüfung durch.

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