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GITHUB · ANALIZADO

pipelex-api

Pipelex API es un servidor REST oficial para ejecutar flujos de trabajo de IA definidos en Pipelex sobre infraestructura propia.

Ficha actualizada 25 sept 2026, 2:48 · upstream 25 sept 2026, 2:27 · release v0.27.5

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗Sitio oficial
00

Qué es pipelex-api

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

Pipelex API actúa como el servidor de referencia para ejecutar pipelines de inteligencia artificial definidos en lenguaje MTHDS sobre infraestructura autoalojada. Construido con FastAPI y Python, expone una interfaz REST robusta bajo la ruta /v1 que permite validar, construir y ejecutar flujos de trabajo mediante peticiones HTTP estándar. La imagen Docker oficial incluye un contenedor genérico ligero que requiere configuración externa para habilitar almacenamiento persistente o trazabilidad avanzada.

Para despliegues de producción escalables, el sistema integra soporte nativo para Temporal. Esto transforma los ejecutantes en orquestadores delgados que envían trabajos a un clúster Temporal, permitiendo durabilidad, reintentos automáticos y escalado horizontal independiente entre la capa HTTP y los workers de ejecución. La autenticación se maneja mediante variables de entorno como PIPELEX_GATEWAY_API_KEY o modos JWT opcionales.

El proyecto opera bajo la Elastic License 2.0 y está vinculado a la plataforma Pipelex Core para gestionar modelos y cuentas. Permite pasar archivos PDF o imágenes como inputs mediante conceptos Document e Image, aceptando URLs públicas o URIs locales.

CASOS DE USO
  • Ejecutar pipelines de IA definidos en MTHDS directamente desde una aplicación web sin backend propio
  • Integrar flujos de procesamiento de documentos (PDF, imágenes) como endpoints HTTP reutilizables
  • Desplegar modelos de lenguaje o análisis de datos en infraestructura privada para cumplir con normativas de seguridad
  • Validar la sintaxis de pipelines antes de su ejecución mediante el endpoint /validate
  • Escalar trabajos de IA largos utilizando Temporal para garantizar durabilidad y reintentos automáticos
PUNTOS DESTACADOS
  • Implementación oficial del protocolo MTHDS con contratos HTTP estandarizados
  • Soporte nativo para integración con Temporal para ejecución durable y escalable
  • Imagen Docker genérica lista para producción con configuración ligera por defecto
  • Autenticación flexible mediante API Keys o JWT configurables vía variables de entorno
  • Capacidad de ejecutar pipelines inline sin necesidad de archivos externos preexistentes
PRECAUCIONES
  • La imagen oficial no incluye S3 ni almacenamiento persistente por defecto, requiriendo configuración externa
  • El despliegue a escala requiere integración manual con un clúster Temporal para durabilidad completa
  • La licencia Elastic License 2.0 tiene restricciones comerciales específicas que deben revisarse antes del uso empresarial
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

Pipelex Logo
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU2 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Utiliza la imagen pipelex/pipelex-api:latest con el entorno PIPELEX_GATEWAY_API_KEY configurado obligatoriamente. Para producción escalable, habilita Temporal mediante variables de entorno y configuración .pipelex/. Evita exponer credenciales en el shell; usa archivos .env o docker compose. Verifica el endpoint /health antes de enviar peticiones al puerto 8081.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsFastAPIPython
SERVICIOS
S3/MinIO
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
8081
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.