miraios 0.3.0

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# 🚀 MiraiOS

### The Future Runs Local

Framework enxuto para deploy e execução de modelos de IA em dispositivos de borda.

[![Status](https://img.shields.io/badge/status-em%20desenvolvimento-yellow)](#-status-do-projeto)
[![Version](https://img.shields.io/badge/MVP-v0.1-blue)](#-roadmap)
[![Project](https://img.shields.io/badge/projeto-Hikari-purple)](#-status-do-projeto)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-a%20definir-lightgrey)](#-licença)

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## 🌐 Sobre

O **MiraiOS** é um framework open-source criado para simplificar o deploy e a execução de modelos de Inteligência Artificial em dispositivos de borda — **Edge AI**.

Seu objetivo é conectar modelos no formato **ONNX** ao hardware local de maneira rápida, eficiente e com o mínimo de complexidade operacional.

> Execute IA onde os dados são gerados.

Ao reduzir a dependência da nuvem, o MiraiOS busca viabilizar aplicações com:

- ⚡ Menor latência
- 🔒 Maior privacidade
- 📡 Operação offline
- 💰 Menor custo de infraestrutura
- 🧩 Integração simplificada entre modelos e hardware
- 🌱 Uso eficiente de recursos computacionais

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## ✨ Visão

Construir uma camada enxuta, portátil e extensível para tornar a execução local de modelos de IA mais acessível em diferentes dispositivos e arquiteturas.

O MiraiOS pretende oferecer uma experiência unificada desde a preparação do modelo até sua execução no hardware de destino.

```bash
Model ONNX → Mirai CLI → Mirai Runtime → Edge Device

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🚧 Status do projeto

O MiraiOS está atualmente em desenvolvimento inicial.

Item	Estado
Projeto	Hikari
Fase	MVP
Versão planejada	v0.1
Status	🟡 Em desenvolvimento
Estabilidade da API	Sujeita a alterações

⚠️ O projeto ainda não está pronto para uso em produção. APIs, comandos e decisões arquiteturais poderão mudar durante o desenvolvimento do MVP.

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🏗️ Arquitetura

A arquitetura futura do MiraiOS será composta por módulos independentes e integráveis.

┌───────────────────────────────────────┐
│               Mirai CLI               │
│  Configuração • Build • Deploy • Logs │
└───────────────────┬───────────────────┘
                    │
                    ▼
┌───────────────────────────────────────┐
│             Mirai Runtime             │
│ Carregamento • Inferência • Otimização│
└───────────────────┬───────────────────┘
                    │
                    ▼
┌───────────────────────────────────────┐
│              ONNX Models              │
└───────────────────┬───────────────────┘
                    │
                    ▼
┌───────────────────────────────────────┐
│             Edge Hardware             │
│     x86_64 • ARM • Futuro RISC-V      │
└───────────────────────────────────────┘

🧰 Mirai CLI

Interface de linha de comando planejada para gerenciar o ciclo de vida das aplicações MiraiOS.

Responsabilidades previstas:

• Inicializar projetos
• Validar modelos ONNX
• Configurar dispositivos
• Preparar builds
• Realizar deploy local
• Inspecionar logs e métricas

Exemplo conceitual:

mirai init my-edge-app
mirai model add model.onnx
mirai build
mirai deploy --device local

Os comandos apresentados são conceituais e poderão mudar durante o desenvolvimento.

⚙️ Mirai Runtime

Camada responsável por executar os modelos de IA no hardware de destino.

Responsabilidades previstas:

• Carregamento de modelos ONNX
• Gerenciamento de sessões de inferência
• Seleção de provedores de execução
• Otimização de recursos
• Abstração das diferenças entre plataformas
• Monitoramento de desempenho local

🧠 ONNX

O formato ONNX será utilizado como interface portátil entre modelos treinados em diferentes frameworks e o runtime local.

Isso permitirá integrar modelos exportados por ferramentas como:

• PyTorch
• TensorFlow
• scikit-learn
• Outros frameworks compatíveis com ONNX

🧬 Suporte a RISC-V

O suporte a arquiteturas RISC-V faz parte da visão futura do projeto.

A proposta é preparar o MiraiOS para uma nova geração de dispositivos abertos, eficientes e especializados em cargas de trabalho de IA na borda.

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🗺️ Roadmap

Projeto Hikari — MVP v0.1

• Definir a arquitetura inicial
• Criar a estrutura base do repositório
• Implementar o carregamento de modelos ONNX
• Executar inferência em hardware local
• Criar a primeira versão do Mirai Runtime
• Criar comandos essenciais do Mirai CLI
• Adicionar configuração por arquivo
• Implementar logs básicos
• Publicar exemplos mínimos
• Documentar instalação e primeiros passos

Próximas versões

• Suporte a múltiplos provedores de execução
• Detecção automática de hardware
• Benchmark de inferência
• Quantização e otimização de modelos
• Gerenciamento de dispositivos
• Métricas de CPU, memória e latência
• Suporte aprimorado a ARM
• Suporte experimental a RISC-V
• Empacotamento de aplicações Edge AI
• Sistema de plugins e extensões

O roadmap é preliminar e poderá evoluir conforme as decisões técnicas e contribuições da comunidade.

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🚀 Primeiros passos

O processo de instalação ainda está sendo definido.

Quando o MVP estiver disponível, esta seção incluirá:

1. Requisitos do ambiente
2. Instalação do Mirai CLI
3. Configuração do dispositivo
4. Importação de um modelo ONNX
5. Execução da primeira inferência

Enquanto isso, acompanhe o desenvolvimento pelo roadmap e pelas issues do repositório.

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📁 Estrutura planejada

MiraiOS/
├── cli/                 # Mirai CLI
├── runtime/             # Mirai Runtime
├── examples/            # Exemplos de Edge AI
├── docs/                # Documentação técnica
├── tests/               # Testes automatizados
├── scripts/             # Scripts de desenvolvimento
├── CONTRIBUTING.md      # Guia de contribuição
├── LICENSE              # Licença do projeto
└── README.md            # Visão geral

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🤝 Como contribuir

Contribuições são bem-vindas, especialmente nesta fase inicial do projeto.

Você pode colaborar de diferentes formas:

• Reportando bugs
• Sugerindo funcionalidades
• Melhorando a documentação
• Criando exemplos
• Discutindo decisões arquiteturais
• Implementando funcionalidades
• Adicionando testes
• Avaliando compatibilidade com novos dispositivos

Fluxo recomendado

1. Faça um fork do repositório.

2. Crie uma branch para sua alteração:

   git checkout -b feat/minha-contribuicao
   

3. Implemente e teste suas mudanças.

4. Crie um commit claro:

   git commit -m "feat: adiciona nova funcionalidade"
   

5. Envie a branch para seu fork:

   git push origin feat/minha-contribuicao
   

6. Abra um Pull Request descrevendo:

   • O problema resolvido
   • A solução implementada
   • Como validar a mudança
   • Possíveis limitações

Antes de contribuir, consulte o arquivo CONTRIBUTING.md quando ele estiver disponível.

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💬 Comunidade

O MiraiOS está no início, e este é o melhor momento para participar de sua construção.

Use as Issues para:

• Relatar problemas
• Propor funcionalidades
• Compartilhar casos de uso
• Discutir arquitetura
• Sugerir suporte a novos dispositivos

Use as Discussions para conversas mais amplas sobre Edge AI, ONNX, RISC-V e o futuro da computação local.

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🔐 Segurança

Caso encontre uma vulnerabilidade, evite publicá-la diretamente em uma issue pública.

Uma política de divulgação responsável e um canal de contato de segurança serão disponibilizados em versões futuras.

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📄 Licença

A licença open-source do MiraiOS ainda será definida.

Antes de reutilizar ou distribuir o código, consulte o arquivo LICENSE e as informações atualizadas deste repositório.

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🌅 Projeto Hikari

Hikari representa a primeira etapa do MiraiOS: um MVP focado em validar os fundamentos do framework e sua integração entre modelos ONNX e hardware local.

Pequeno no runtime. Grande no futuro.

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```