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SmolituxOS

Ein AI-optimiertes Betriebssystem für High-Performance KI- und Blockchain-Anwendungen.

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📋 Inhaltsverzeichnis


🎯 Überblick

SmolituxOS ist ein spezialisiertes Linux-Betriebssystem, das für KI- und Blockchain-Anwendungen optimiert wurde.
Es bietet eine leistungsstarke, skalierbare und sichere Umgebung für AI-Agenten, LLMs und Smart Contracts.
Das Betriebssystem ist vollständig integriert mit Smolit-Assistant, Agent-Framework, Smolit_LLM-NN und Smolitux-Suite.

🚀 Warum SmolituxOS?

Optimierter Kernel für AI-Workloads
GPU-/TPU-Unterstützung für neuronale Netze
Eingebaute Smart Contract- und Blockchain-Integration
Container-Unterstützung (Docker, Kubernetes, Podman)
Nahtlose Verwaltung über die Smolitux-Suite


🖥️🔧 Tech Stack

Das Tech Stack von SmolituxOS definiert verwendete Tools und Platformen.


✨ Funktionen

🖥️ Optimiertes Kernel-Design für AI & Blockchain

  • GPU- & TPU-Beschleunigung für KI-Modelle (TensorFlow, PyTorch, ONNX)
  • Blockchain-Support für dezentrale AI-Modelle & Smart Contracts
  • Hochsichere API- & Zugriffskontrollen

📊 Performance & System-Monitoring

  • Optimierter IO-Stack für AI-Workloads
  • Live-Monitoring von Ressourcen & Modellen via Smolitux-Suite
  • Intelligentes Ressourcenmanagement & Lastverteilung

🔧 Container- & Virtualisierungsunterstützung

  • Docker, Kubernetes & Podman-Support
  • Federated Learning-Unterstützung für AI-Modelle
  • Zero-Trust Security-Architektur für verteilte KI-Prozesse

🔒 Sicherheit & Datenschutz

  • DSGVO-konforme Speicherung & Zugriffskontrolle
  • TPM 2.0 & Secure Boot für höchste Systemsicherheit
  • End-to-End-Verschlüsselung für alle API-Calls

🚀 Erste Schritte

Voraussetzungen

Bevor du SmolituxOS installierst, stelle sicher, dass dein System die folgenden Anforderungen erfüllt:

Mindestanforderungen:

  • 64-Bit Prozessor (x86-64, ARM64)
  • Mindestens 16 GB RAM (empfohlen für KI-Workloads)
  • Mindestens 50 GB freier Speicherplatz auf SSD oder NVMe
  • Internetverbindung für Updates & Softwareinstallationen
  • GPU mit CUDA oder ROCm-Unterstützung (optional für LLMs & neuronale Netze)

Empfohlene Hardware für AI-Workloads:

  • High-End GPU (z. B. NVIDIA RTX 3090 / A100, AMD MI100 / MI200, Google TPU)
  • Mindestens 32 GB RAM für große KI-Modelle
  • NVMe SSD für schnelle Datenverarbeitung
  • Server-Umgebung mit Kubernetes-Unterstützung (optional für Skalierung)

Image-Download

SmolituxOS wird als vorkonfiguriertes ISO-Image bereitgestellt.
Das Image kann von folgenden Quellen heruntergeladen werden:

🔹 EcoSphereNetwork Homepage
🔹 SourceForge
🔹 GitHub Releases


Installation auf Bare Metal oder VM

SmolituxOS kann entweder direkt auf Hardware (Bare Metal) oder in einer virtuellen Maschine (VM) installiert werden.

🖥 Bare Metal-Installation

1️⃣ Erstelle einen bootfähigen USB-Stick mit Rufus (Windows) oder dd (Linux/macOS):

sudo dd if=SmolituxOS.iso of=/dev/sdX bs=4M status=progress

(Ersetze /dev/sdX durch den USB-Stick.)

2️⃣ Starte den Computer neu und boote vom USB-Stick
3️⃣ Folge dem SmolituxOS-Installer, um die Installation abzuschließen
4️⃣ Nach der Installation: Neustart und System einrichten


🖥 Installation in einer Virtuellen Maschine (VM)

SmolituxOS kann in VMs wie VirtualBox, VMware, Proxmox oder KVM installiert werden.
Empfohlene VM-Konfiguration:
Mindestens 6 vCPUs & 16 GB RAM
Virtuelle GPU-Unterstützung für AI-Prozesse
Netzwerkmodus: Bridge oder NAT für API-Kommunikation

1️⃣ Erstelle eine neue VM und lade das SmolituxOS-ISO als Startmedium
2️⃣ Starte die VM und folge dem Installationsprozess
3️⃣ Nach erfolgreicher Installation: Neustart & erstes Setup durchführen


SmolituxOS ist jetzt installiert und einsatzbereit!
📌 Weitere Anpassungen können über die Smolitux-Suite oder CLI vorgenommen werden.


📁 Projektstruktur

SmolituxOS/
├── .github/                   # GitHub-Workflows & CI/CD
├── docs/                      # Dokumentation
├── src/                       # Quellcode des Betriebssystems
│   ├── kernel/                # Kernel-Optimierungen
│   ├── ai-framework/          # KI-Integration
│   ├── blockchain/            # Blockchain-Komponenten
│   ├── container/             # Docker/Kubernetes-Integration
│   ├── security/              # Sicherheitsmodule & TPM-Integration
├── tests/                     # Test-Suites für OS-Module
│   ├── unit/                  # Unit-Tests für Kernel & Komponenten
│   ├── integration/           # Integrationstests für AI & Blockchain
│   └── e2e/                   # End-to-End-Tests
├── scripts/                   # Installations- & Deployment-Skripte
├── .env.example               # Umgebungsvariablen-Vorlage
└── README.md                  # Projektdokumentation

💻 Entwicklung

Setup für Entwickler

  1. Installiere benötigte Pakete:
sudo apt update && sudo apt install build-essential git
  1. Erstelle eine Entwicklungsumgebung:
./dev-setup.sh
  1. Baue das System:
./build.sh

Code Quality Tools

poetry run black .  # Formatierung
poetry run ruff check .  # Linting
poetry run mypy .  # Type Checking

🧪 Testing

Tests ausführen

# Alle Tests ausführen
poetry run pytest

# Bestimmte Tests ausführen
poetry run pytest tests/unit
poetry run pytest tests/integration
poetry run pytest tests/e2e

# Mit Coverage-Analyse
poetry run pytest --cov=src

🚢 Deployment

Automatisiert über GitHub Actions

  1. Konfiguriere Secrets in den Repository-Einstellungen
  2. Pushen → Deployment-Workflow wird automatisch gestartet
  3. Deployment in GitHub Actions überwachen

Manuelles Deployment

./scripts/deploy.sh [environment]

🤝 Mitwirken

Wir freuen uns über Beiträge!
Bitte sieh dir unsere Contributing Guidelines an.

  1. Repository forken
  2. Feature-Branch erstellen:
git checkout -b feature/amazing-feature
  1. Änderungen committen:
git commit -m 'feat: add amazing feature'
  1. Änderungen pushen:
git push origin feature/amazing-feature
  1. Pull-Request erstellen 🚀

💬 Support


📄 Lizenz

📜 SmolituxOS steht unter der MIT-Lizenz.
Siehe: LICENSE


Repository-Aktivität

[![Repository Activity][activity-graph]][activity-url]

About

SmolituxOS - AI powered operating system

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Contributors 3

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