omm install
모델을 중앙 허브에 내려받아 설치된 모든 러너에 연결합니다. 대역폭을 쓰기 전에 이 머신 메모리에 맞는지부터 확인합니다.
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개요
search나 list로 이름, 저장소 참조, 번호를 얻은 다음 쓰는 명령입니다. install은 다운로드하기 전에 이 머신의 예측 메모리 예산에 맞는지 먼저 확인하고, 완료된 파일을 이 시스템에 설치된 모든 러너에 연결한 다음, 실행하거나 제거할 정확한 명령을 출력합니다. 이름이 양자화나 제공자가 여러 개로 풀리면 추측하지 않고 대화형 선택지로 넘어갑니다.
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옵션
이 명령이 받는 모든 옵션과, 생략했을 때의 기본값입니다.
<name>—기본값: required큐레이션 이름, 마지막 search나 list가 출력한 번호, 'org/repo:file.gguf' 참조(hf: 또는 ms: 접두사 선택 가능), 또는 직접 URL.
--skip-unfit—기본값: off이 하드웨어에서 못 돌아갈 걸로 예측되면 묻지 않고 건너뜁니다. skipped_unfit이 설정된 채로 종료 코드 0 — 스크립팅용.
--upload / --no-upload—기본값: current upload policy이 머신의 벤치마크 결과를 텔레메트리 서버로 보낼지(또는 보내지 않을지) 묻지 않고 결정합니다. 비워두면 현재 omm setting upload 정책을 따릅니다.
--force—기본값: off이미 설치된 모델이라도 다시 내려받습니다.
--verify-runtime / --no-verify-runtime—기본값: asks first연결 후 짧은 로컬 로드/생성 확인을 실행할지(또는 건너뛸지) 결정합니다. 비워두면 아직 실행 중이지 않은 모델을 로드하기 전에 물어봅니다.
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예제
기본 검색부터 스크립트에 넣을 만한 형태까지.
기본 설치 — 하드웨어 적합성 확인, 다운로드, 검증, 연결까지.
$ omm install mistral-7b-instruct-q4이 하드웨어에서 못 돌아갈 걸로 예측되면 묻지 않고 건너뜁니다.
$ omm install mistral-7b-instruct-q4 --skip-unfit마지막 search나 list가 출력한 번호로 설치합니다.
$ omm install 1저장된 업로드 정책과 상관없이 벤치마크 결과를 보내지 않고 설치합니다.
$ omm install mistral-7b-instruct-q4 --no-upload이미 설치돼 있어도 다시 내려받습니다.
$ omm install mistral-7b-instruct-q4 --force04 / 06
실제 실행 예시
2026-08-25, 임시 OMM_HOME 기준으로 실제로 실행한 omm install tinyllama-1.1b-q4입니다 — 실제 다운로드가 빨리 끝나도록, 사이트가 보통 쓰는 mistral-7b 데모보다 진짜로 더 작은 큐레이션 모델을 골랐습니다. 다운로드 속도, 실제로 연결된 두 러너(Ollama·AnythingLLM — 지어낸 목록이 아니라 이 개발 머신에 실제로 설치된 것), Memory Guard 줄까지 전부 실제입니다: 캡처 시점 이 머신의 실제 메모리 압박 때문에 설치 후 벤치마크가 막힌 겁니다. 캡처 직후 바로 제거해서 두 러너 어디에도 흔적을 남기지 않았습니다.
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문제가 생겼다면
아래 메시지는 모두 이 명령이 실제로 출력하는 것들입니다. 해당하는 메시지를 찾아 원인을 읽고, 마지막 줄대로 하면 됩니다.
Unknown model 'zzzz-totally-fake-model-name-xyz'. Use a curated name (tinyllama-1.1b-q4, llama3.1-8b-instruct-q4, mistral-7b-instruct-q4), an 'org/repo:file.gguf' ref (optionally prefixed 'hf:' or 'ms:'), or a direct URL.- 원인
- 이 이름은 큐레이션 카탈로그 어디에도 없고, install이 인식하는 저장소 참조나 URL도 아닙니다.
- 대처
- 먼저 omm search로 정확한 이름이나 참조를 찾거나, 'org/repo:file.gguf' 참조를 직접 넘기세요.
- 출처
- src/omm/hub.py:371
Not enough disk space: /Users/you/.omm/models needs up to 5.2 GiB (central model download) but only 3.1 GiB is free.- 원인
- install은 다운로드 전에 여유 공간부터 확인합니다 — 중앙 모델 파일에, 러너가 복사·연결하는 데 필요한 만큼, 그리고 안전 여유분까지 더한 값입니다.
- 대처
- 메시지에 나온 볼륨의 공간을 확보하거나, 설치 전에 OMM_HOME을 여유 있는 드라이브로 지정하세요.
- 출처
- src/omm/cli.py:3477-3488
그래도 해결되지 않는다면, 화면에 뜬 메시지 그대로를 첨부해 이슈를 등록하세요.
전체 명령어
- omm search큐레이션 카탈로그, HuggingFace, ModelScope에서 모델을 한 번에 찾습니다.
- omm run설치한 모델과 대화합니다 — Ollama는 터미널에서, GUI 러너는 앱을 열어서.
- omm recommend이 머신 하드웨어에 맞춰 순위 매긴 모델을 추천하고, 설치까지 제안합니다.
- omm contribute모델을 반복 벤치마크하며 텔레메트리를 업로드해, 이런 하드웨어용 recommend를 개선합니다.
- omm setup하드웨어 스캔과 러너 설치 체크리스트를 언제든 다시 실행합니다.
- omm scan이 머신의 하드웨어·감지된 러너·모델을 보여줍니다 — 옵션 없이 바로.
- omm tune모델에 맞는 컨텍스트 길이·GPU 오프로드·스레드·배치 크기 추천값을 받습니다.
- omm fit설치 여부와 상관없이 지금 이 머신 여유 메모리에 모델이 맞는지 봅니다.
- omm helpomm 자체 명령어 요약, 또는 --all로 전체 레퍼런스를 봅니다.
- omm import다른 앱의 모델 디렉터리에 있는 .gguf 파일을 omm 허브로 편입시킵니다.
- omm uninstall모델을 제거하고 심볼릭 링크·매니페스트를 정리합니다. 별칭: rm.
- omm listomm이 설치한 모든 모델과 각각 어떤 러너에 연결돼 있는지 봅니다. 별칭: ls.
- omm info설치된 모델 하나의 저장소·버전·크기·링크·실행 명령을 자세히 봅니다.
- omm upgrade설치된 모델을 소스 기준으로 새로고침 — 실제로 바뀐 것만 다시 내려받습니다. 별칭: up.
- omm link설치된 모든 모델의 러너 링크를 다시 확인·복구하거나, 커스텀 디렉터리에 링크합니다.
- omm cleanup남은 부분 다운로드와 깨진 러너 심볼릭 링크를 한 번에 정리합니다 — 옵션 없이 바로.
- omm verify설치된 모델이 이 머신에서 실제로 로드되고 텍스트를 생성하는지 증명합니다.
- omm benchmark설치된 모델 하나 이상의 로컬 품질·속도 증거를 남깁니다.
- omm update최신 소스로 omm을 재설치하고 추천 데이터를 새로고침합니다.
- omm settingomm 설정을 보거나 바꿉니다 — 텔레메트리·외부 전송 데이터·테마·업데이트 채널 등.
- omm doctoromm 설치와 Ollama 링크를 읽기 전용으로 진단합니다 — 옵션 없이 바로.
- omm engine install설정 체크리스트를 건너뛰고 로컬 AI 러너 하나를 바로 설치합니다.
- omm log로컬 실행 로그를 읽습니다 — omm이 뭘 실행했고 잘 됐는지.
- README — UsageEvery omm command, one line each.