ai-adapter
Capa de integración flexible para conectar modelos AI a OpenNVR. Soporta YOLO, BLIP, InsightFace y LLMs en cloud, local o edge. Arquitectura modular con SDK Apache-2.0 para auditoría, detección de deriva de pesos y soberanía sin bloqueo de proveedor.
Ficha actualizada 24 sept 2026, 6:33 · upstream 24 sept 2026, 6:23 · release package-detection-v1.0.0
Qué es ai-adapter
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
AI Adapter es una capa de integración flexible diseñada para conectar cualquier modelo de inteligencia artificial a OpenNVR mediante un contrato gobernable. Permite soporte transparente para modelos en la nube, locales o edge a través de una arquitectura modular, permitiendo a los desarrolladores integrar, cambiar y escalar capacidades de análisis de video en tiempo real sin bloqueo de proveedor.
El sistema implementa seis endpoints HTTP más uno WebSocket definidos por el contrato AI Adapter v1. Ofrece características difíciles de implementar como trazabilidad completa con X-Correlation-Id desde la alerta hasta el modelo, detección de deriva mediante huellas SHA256 cada 60 segundos y enforcement de soberanía (modo local_only rechista adaptadores con egress de red).
La distribución incluye un SDK en PyPI bajo licencia Apache-2.0 para crear adaptadores independientes, y nueve adaptadores referencia preempaquetados como imágenes Docker en GHCR. Los desarrolladores pueden usar el scaffold o copiar la estructura de los adaptadores existentes (YOLOv8, Whisper, etc.) para implementar nuevos modelos siguiendo las reglas de declaración de permisos del contrato.
- Detección de objetos y reconocimiento facial en videovigilancia autoalojada
- Reconocimiento de matrículas (OCR) y análisis de escenas con captioning
- Orquestación multi-modelo para análisis avanzado sin dependencia de la nube
- Cumplimiento normativo en entornos aislados (air-gapped) con auditoría completa
- Procesamiento de audio para transcripción o síntesis de voz integrada
- Seguimiento multi-objeto y detección de posturas humanas en tiempo real
- Arquitectura modular con SDK Apache-2.0 que permite licencias propietarias para el modelo
- Auditoría end-to-end con trazabilidad de huellas SHA256 y detección de deriva
- Enforcement de soberanía: modo local_only bloquea adaptadores con egress de red no autorizado
- Soporte nativo para Docker, Compose y despliegue en CPU o GPU
- Contrato de cableado definido (HTTP/WebSocket) independiente del backend OpenNVR
- Nueve adaptadores referencia preempaquetados (YOLOv8, InsightFace, Whisper, etc.)
- Requiere backend OpenNVR para registro y gestión de adaptadores (no es un NVR standalone)
- Algunos adaptadores referencia delegan a clases legacy del monolito app/ actualmente
- La declaración de permisos (GPU, egress) requiere aprobación explícita en la UI de OpenNVR
- Los modelos requieren endpoints HTTP/WebSocket específicos definidos por el contrato v1
- El SDK no incluye dependencias ML; se deben instalar las librerías del modelo aparte
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Despliegue vía Docker o Compose en puerto 9100. Registrar adaptador en KAI-C mediante /api/v1/adapters/register. Declarar permisos (GPU, egress) en AdapterApp constructor; imágenes CPU declaran gpu=False. Soporta despliegues air-gapped con local_only. Usar PyPI para SDK o clonar repositorio para adaptadores referencia.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.