ommv0.2.148

omm recommend

실제 설치 텔레메트리로 학습한 예측 모델로 후보 순위를 매기고 — 학습된 모델을 못 가져오면 정적 규칙으로 대체 — 1위 후보를 설치하겠냐고 물어봅니다.

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개요

뭘 설치해야 할지 모를 때 쓰는 명령입니다. 이 머신을 스캔해서 예측 속도와 안전 메모리 예산을 얼마나 쓰는지로 후보 순위를 매기고, --json이 아니면 하나를 고르도록 안내한 다음 바로 설치합니다. --json은 읽기 전용입니다 — 순위 목록만 출력하고 아무것도 설치하지 않아서 스크립트에 쓰기 안전합니다. --yes는 선택 과정을 건너뛰고 1위 후보를 바로 설치합니다.

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옵션

이 명령이 받는 모든 옵션과, 생략했을 때의 기본값입니다.

  • --json—기본값: off

    순위 매긴 후보를 JSON으로 출력하고 아무것도 설치하지 않습니다.

  • --yes, -y—기본값: off

    대화형 선택을 건너뛰고 1위 후보를 바로 설치합니다.

  • --quiet, -q—기본값: off

    백그라운드 상태·힌트 줄을 숨깁니다. 에러와 순위 결과는 그대로 출력됩니다.

  • --no-color—기본값: off

    터미널 색상 출력을 끕니다.

  • --help—기본값: off

    recommend의 사용법과 옵션을 출력하고 종료합니다.

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예제

기본 검색부터 스크립트에 넣을 만한 형태까지.

대화형 — 후보 순위를 매긴 다음 하나를 고르도록 안내하고 설치합니다.

$ omm recommend

읽기 전용 — 순위 목록만 출력하고 아무것도 설치하지 않습니다.

$ omm recommend --json

비대화형 — 묻지 않고 1위 후보를 설치합니다.

$ omm recommend --yes

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실제 CLI 실행 녹화

이 영상에서 실제로 실행한 명령

omm recommend --json --no-color

종료 코드: 0 · 결과: 완료

외부 네트워크를 차단한 격리 환경에서 읽기 전용으로 캡처했습니다.

실제 프로세스 원문 transcript 열기(.txt)

확장 문서 터미널 예시

하드웨어 패널과 표 머리글은 2026-08-24 이 개발 머신에서 실제로 실행한 omm recommend 캡처입니다. 모델 행 2개는 같은 날 실행한 실제 omm recommend --json 결과를 형식 그대로 재구성한 것입니다 — 화살표 선택 목록은 터미널에 직접 그려지는 방식이라 일반 캡처에는 찍히지 않습니다. 다시 실행하면 이 머신의 실시간 메모리 예산과 현재 후보 카탈로그에 따라 결과가 달라집니다.

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문제가 생겼다면

아래 메시지는 모두 이 명령이 실제로 출력하는 것들입니다. 해당하는 메시지를 찾아 원인을 읽고, 마지막 줄대로 하면 됩니다.

  1. No model is predicted to run on this hardware.
    원인
    학습된 예측 모델이 매긴 후보가 전부 이 하드웨어에서 쓸 만한 최소 속도 밑으로 나왔습니다.
    대처
    이 머신에는 지금 학습 카탈로그에 있는 것보다 더 작은 모델이 필요할 가능성이 높습니다 — omm search로 1~3B급처럼 작은 모델을 직접 찾아보세요.
    출처
    src/omm/cli.py:2913
  2. No model in the current rules fits this hardware.
    원인
    학습된 모델을 못 가져와서 정적 규칙으로 대체했는데, 그마저도 이 머신의 남은 메모리에 맞는 걸 못 찾았습니다.
    대처
    다른 앱을 닫아 메모리를 확보한 다음 다시 시도하거나, 더 작은 모델을 직접 검색하세요.
    출처
    src/omm/cli.py:2949

그래도 해결되지 않는다면, 화면에 뜬 메시지 그대로를 첨부해 이슈를 등록하세요.