Ctrl K
ComunidadGuías…
GITHUB · ANALIZADO

lumen

Lumen es una puerta de entrada auto-alojada para IA que proporciona interfaz web de chat y proxy API compatible con OpenAI. Permite gestión granular de acceso a modelos, presupuestos de tokens por usuario/grupo, autenticación federada vía CILogon y balanceo de carga entre múltiples backends (Ollama,

Ficha actualizada 28 sept 2026, 2:13 · upstream 28 sept 2026, 1:42 · release v2.1.0

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗
00

Qué es lumen

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

Lumen es una plataforma auto-alojada diseñada para instituciones académicas y laboratorios que requieren control estricto sobre el acceso a modelos de IA. Proporciona una interfaz web de chat compatible con endpoints OpenAI, permitiendo integrar Lumen como proxy en cualquier herramienta o script existente sin cambios significativos en la aplicación cliente.

El sistema implementa un modelo de acceso basado en propiedad donde los administradores pueden asignar dueños a modelos específicos, restringiendo su uso solo al propietario y grupos explícitamente autorizados. También soporta pools de monedas por proyecto para cuentas máquina-a-máquina, presupuestos de tokens con renovación automática opcional, y subida de archivos (PDF, imágenes, texto) configurables por despliegue.

La arquitectura utiliza Next.js y Python, con bases de datos PostgreSQL y Redis. Soporta temas institucionales predefinidos (default, illinois, uic, uis) y autenticación federada a través de CILogon para instituciones de investigación. Incluye endpoint Prometheus para monitorización y balanceo round-robin entre múltiples backends de modelos.

CASOS DE USO
  • Proxy API unificado para múltiples backends de modelos (Ollama, vLLM, endpoints OpenAI) con control centralizado de acceso
  • Gestión de acceso a IA en instituciones académicas mediante autenticación federada CILogon y presupuestos de tokens por usuario/grupo
  • Análisis de uso y métricas operativas mediante endpoint Prometheus y gráficos en panel administrativo
  • Despliegue en entornos multi-institucionales con temas personalizados (illinois, uic, uis) sin reconfiguración frontend
PUNTOS DESTACADOS
  • Autenticación federada vía CILogon para instituciones de investigación sin necesidad de gestionar credenciales individuales
  • Modelo de acceso basado en propiedad: modelos disponibles públicamente o restringidos a dueños y grupos autorizados explícitamente
  • Endpoint Prometheus integrado para monitorización de métricas de uso, latencia y consumo de tokens
  • Balanceo de carga round-robin entre múltiples backends de modelos para mejorar disponibilidad y rendimiento
PRECAUCIONES
  • Migraciones de base de datos solo compatibles con PostgreSQL; SQLite no soporta operaciones ALTER TABLE necesarias para migraciones complejas
  • Rotación de encryption_key invalida todas las API keys existentes de usuarios y requiere regeneración manual
  • Backfill-aggregate requiere TimescaleDB para materializar agregados continuos; no funciona con SQLite ni PostgreSQL estándar sin extensiones
  • Requiere dominio público configurado para OAuth2 (CILogon); no soporta autenticación local sin infraestructura federada
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA8 GBRAM estimada
DISCO30 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADhighnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Docker detectado

Usar PostgreSQL o TimescaleDB en producción. Configurar OAuth2 con CILogon y dominio público válido. Tras migraciones, ejecutar flask backfill-aggregate para materializar historial de agregados continuos. No usar SQLite en producción por limitaciones de migración. Rotar encryption_key solo si se conoce el impacto en API keys existentes. Proporcionar 4 núcleos CPU, 8GB RAM y 30GB disco mínimo.

✓Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsPython
SERVICIOS
PostgreSQLRedis
BASES DE DATOS
PostgreSQLRedis
PUERTOS
999911434500163795432
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.