Metadata-Version: 2.4
Name: miraios
Version: 0.3.0
Summary: CLI do MiraiOS — The Future Runs Local
Author: Projeto Hikari
License: MIT
Requires-Python: >=3.10
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
Requires-Dist: onnx>=1.14.0
Requires-Dist: onnxruntime>=1.15.0
Requires-Dist: numpy>=1.24.0
Dynamic: license-file

````markdown
<div align="center">

# 🚀 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)

</div>

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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
````

---

## 🚧 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.

---

## 🏗️ Arquitetura

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

```text
┌───────────────────────────────────────┐
│               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:

```bash
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.

---

## 🗺️ 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.

---

## 🚀 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.

---

## 📁 Estrutura planejada

```text
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
```

---

## 🤝 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:

   ```bash
   git checkout -b feat/minha-contribuicao
   ```

3. Implemente e teste suas mudanças.

4. Crie um commit claro:

   ```bash
   git commit -m "feat: adiciona nova funcionalidade"
   ```

5. Envie a branch para seu fork:

   ```bash
   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.

---

## 💬 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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**MiraiOS — The Future Runs Local**

Feito para levar a Inteligência Artificial além da nuvem. 🚀

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```
