ai-helm
GitOps Helm charts para plataforma AI auto-alojada. Gestiona LibreChat, modelos AI vía Envoy Gateway, Keycloak y observabilidad unificada con Alloy/Grafana. Usa ArgoCD y patrones ADR.
Ficha actualizada 24 sept 2026, 13:38 · upstream 24 sept 2026, 13:32 · release webank-training-v0.3.1
Qué es ai-helm
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Este repositorio actúa como fuente de verdad GitOps para una plataforma de IA auto-alojada, utilizando Helm charts y ArgoCD para orquestar la infraestructura en Kubernetes. La arquitectura se basa en un patrón de 'umbrella' que emite manifestos Application hacia otros workloads o repositorios upstream, separando la lógica de despliegue del estado específico del entorno.
- Desplegar una plataforma completa de IA con chatbots y modelos auto-alojados
- Gestionar flotas de modelos AI mediante Envoy AI Gateway y políticas de tráfico
- Implementar autenticación centralizada con Keycloak y gestión de roles
- Centralizar métricas, logs y trazas en Alloy/Mimir/Loki/Tempo para Grafana
- Operar bases de datos MongoDB y motores de búsqueda Meilisearch
- Generar dashboards Grafana dinámicamente mediante scripts Python
- Arquitectura GitOps clara con ArgoCD como punto de entrada único para el clúster
- Documentación arquitectónica rigurosa mediante Architechture Decision Records (ADR)
- Observabilidad unificada con atribución por usuario en logs estructurados
- Uso de herramientas modernas de Python (uv, ruff) para generación de dashboards
- Licencia MIT que permite uso y modificación abierta del código fuente
- Soporte nativo para múltiples proveedores de modelos (Fireworks, DeepInfra, Google AI Studio)
- Complejidad HIGH requiere conocimientos avanzados en Kubernetes, Helm y GitOps
- Dependencia obligatoria de ArgoCD para la gestión del ciclo de vida del despliegue
- Gestión de secretos a través de External Secrets Operator (ESO) requiere configuración previa
- No incluye Dockerfiles propios; depende de imágenes upstream o contenedores predefinidos
- Actualización de versiones de dependencias requiere auditoría manual de pins semver
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requiere clúster Kubernetes con ArgoCD instalado. Mínimo 4 cores CPU y 8GB RAM. Configurar External Secrets Operator para gestión de secretos. Fijar versiones de Helm explícitamente (semver/SHA). Verificar compatibilidad de imágenes upstream antes del despliegue.
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.