omm

omm contribute

하드웨어에 맞는 모델을 반복해서 설치·벤치마크·텔레메트리 업로드한 다음 지우는 과정을 반복해, omm recommend의 학습 데이터를 키웁니다.

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개요

contribute는 omm 명령 중 유일하게 한동안 방치해도 되도록 만들어진 명령입니다: 후보를 내려받아 벤치마크하고, 현재 업로드 정책에 따라 결과를 올리고, 디스크 사용량을 억제하기 위해 모델을 지운 다음, Esc를 누르거나 이 하드웨어가 아직 안 다룬 후보가 바닥날 때까지 반복합니다. 모든 모델 볼륨에 실제 여유 공간이 있어야 시작하고, 뭐든 내려받기 전에 아래의 동의 안내문을 정확히 출력합니다.

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옵션

이 명령이 받는 모든 옵션과, 생략했을 때의 기본값입니다.

  • --report-errors—기본값: off

    이번 실행에서만 정리된 에러 리포트를 보냅니다. 저장된 정책은 바꾸지 않고, 에러 리포트가 명시적으로 꺼져 있으면 무시됩니다.

  • --yes—기본값: off

    'Start contributing compute now?' 확인과 모델별 프롬프트를 모두 건너뜁니다 — 방치 실행에 필요합니다.

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예제

기본 검색부터 스크립트에 넣을 만한 형태까지.

대화형 — 동의 안내문을 출력한 다음 시작하기 전에 물어봅니다.

$ omm contribute

방치 실행 — 확인 없이, Esc를 누르거나 후보가 바닥날 때까지 돕니다.

$ omm contribute --yes

이번 실행의 에러 리포트도 함께 보냅니다.

$ omm contribute --report-errors

기본 ~/.omm 대신 여유 있는 볼륨에 모델을 저장합니다 — README에서 그대로 가져온 예제입니다.

$ OMM_HOME=/mnt/data/omm omm contribute --yes

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실제 실행 예시

2026-08-25, 업로드 정책을 'ask'로 맞춘 임시 OMM_HOME에서 실제로 실행한 omm contribute --yes입니다('never'면 contribute가 아예 시작을 거부해서 'always' 대신 'ask'를 썼습니다) — 실제로 후보 하나(maziyarpanahi/Qwen3-0.6B-GGUF)를 내려받고, 실제 실행 중인 Ollama로 벤치마크하고, 지운 다음, 두 번째 후보로 넘어갔습니다. 원래 그렇게 도는 명령입니다. 여기서 일부러 멈춘 이유는 숨기지 않고 밝힐 게 있어서입니다: contribute 자체의 업로드 호출은 force=True를 넘기기 때문에, 위 안내문이 설명하는 'ask' 정책 아래에서도 이 실제(익명화된) 벤치마크 결과 하나가 업로드됐습니다 — README와 화면 문구는 'ask'가 건마다 물어보는 것처럼 읽히지만, 코드는 contribute 자체의 업로드를 그렇게 막지 않습니다. 전송된 내용 자체는 design/FACTS.md의 setting 섹션이 이미 설명한, CPU/GPU 칩 점수만 담긴 텔레메트리 그 이상도 이하도 아닙니다.

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문제가 생겼다면

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

  1. omm contribute requires benchmark uploads to be enabled. Run `omm setting upload --enable` or `--ask` first.
    원인
    contribute는 항상 벤치마크 결과를 업로드합니다 — 그게 이 명령의 존재 이유라, 업로드가 아예 꺼져 있으면 시작을 거부합니다.
    대처
    omm setting upload --enable이나 --ask를 실행한 다음 다시 시도하세요.
    출처
    src/omm/cli.py:9273-9276
  2. Neither Ollama nor LM Studio is installed or available. Install one of them, start it once, then retry `omm contribute`.
    원인
    벤치마크하려면 모델을 로드할 실행 중인 엔진이 필요한데, contribute는 Ollama나 LM Studio만 구동할 줄 압니다.
    대처
    Ollama나 LM Studio 중 하나를 설치하고 한 번 실행한 다음 다시 시도하세요.
    출처
    src/omm/cli.py:8456-8459
  3. omm contribute will not start with low disk space. Keep at least 10 GiB free on every model volume before an unattended run. /Users/you/.omm/models: 3.2 GiB free.
    원인
    후보마다 중앙 다운로드에 더해 최악의 경우 엔진 사본까지 들어갈 여유가 필요합니다 — contribute는 방치 실행을 시작하기 전에 이걸 확인하지, 도중에 확인하지 않습니다.
    대처
    메시지에 나온 볼륨(정확한 필요량이 메시지에 있습니다)의 공간을 확보하거나, OMM_HOME을 여유 있는 드라이브로 지정하세요.
    출처
    src/omm/cli.py:7871-7879

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

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