Python transformers で Hugging Face からモデルダウンロード時に発生する certificate verify failed: self signed certificate in certificate chain / Missing Authority Key Identifier エラーに対応する

2025/09/11 Python HTTPS

Python transformers のパッケージで Hugging Face からモデルをダウンロードする際、TLS インスペクションが入っている環境で発生する certificate verify failed: self signed certificate in certificate chain エラーと Python 3.13 で発生する certificate verify failed: Missing Authority Key Identifier エラーに対応する方法を紹介します。

やりたいこと 

企業の環境等で TLS インスペクションが入っている環境において transformers パッケージで Hugging Face からモデルをダウンロードする際 certificate verify failed: self signed certificate in certificate chain エラーが発生することがあります。また Python 3.13 では ssl.create_default_context() で作成される ss.SSLContext.verify_flags のデフォルト値が変更されたことにより certificate verify failed: Missing Authority Key Identifier エラーが発生することがあります。これらの対応方法を紹介したいと思います。

環境 

OS: Microsoft Windows 11 23H2
Python: 3.13.7
transformers: 4.56.1

事象 

transformers パッケージでモデルを使用する場合、pipeline() や AutoModelForCausalLM.from_pretrained() でモデルをロードしますが、ローカルキャッシュに対応するモデルがない場合、Hugging Face リポジトリからダウンロードされます。例えば以下のようなコードを実行します。

import torch
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
  "text-generation", 
  model="TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0", 
  torch_dtype=torch.bfloat16, 
  device_map="auto"
  )

messages = [
  {"role": "user", "content": "素数を小さい順に 5 つ教えてください"},
]
prompt = pipe.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipe(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

この際 TLS インスペクションがある環境の場合 [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: self-signed certificate in certificate chain というエラーが発生することがあります。

このエラーは TLS インスペクションが入っていることにより証明書検証でエラーとなっていることがほとんどです。 TLS インスペクションの簡単な説明と、後ほど使用する証明書の特定、取得方法をこちらの記事で紹介していますので必要であればご参照ください。

対応方法 

transformers は HTTP リクエストの実行に requests パッケージを使用しています。こちらの記事で詳しく説明していますが、requests では環境変数 REQUESTS_CA_BUNDLE で証明書を指定することができます。

import torch
from transformers import pipeline

import os

os.environ["REQUESTS_CA_BUNDLE"] = "C://path/to/cert.pem"

from huggingface_hub import configure_http_backend
from backend_factory import backend_factory

pipe = pipeline(
  "text-generation", 
  model="TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0", 
  torch_dtype=torch.bfloat16, 
  device_map="auto"
  )

messages = [
  {"role": "user", "content": "素数を小さい順に 5 つ教えてください"},
]
prompt = pipe.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipe(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

環境変数 REQUESTS_CA_BUNDLE に証明書パスを指定することで [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: self-signed certificate in certificate chain エラーが出ずにモデルダウンロードができるようになります。繰り返しになりますが、追加する証明書の特定、取得方法をこちらの記事で紹介していますので必要であればご参照ください。

Python 3.13 以降 

Python 3.13 以降では上記対応を行っても、次は [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: Missing Authority Key Identifier エラーが発生することがあります。これは Python 3.13 で ssl.create_default_context() が作成する ssl.SSLContext の verify_flags のデフォルト値が変更されたことが原因です。詳しくはこちらの記事で説明しています。

これに対応するにはカスタムした ssl.SSLContext を使用して HTTPS リクエストをさせる必要があるのですが、requests.Session() と huggingface_hub.configure_http_backend を使用することで実現することができます。

huggingface_hub.configure_http_backend
( backend_factory: typing.Callable[[], requests.sessions.Session] = <function _default_backend_factory at 0x7f7b97a6a0e0> )
Configure the HTTP backend by providing a backend_factory. Any HTTP calls made by huggingface_hub will use a Session object instantiated by this factory.
Utilities

具体的な実装は以下の通りです。ついでに先ほどの [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: self-signed certificate in certificate chain エラーへの対応は環境変数ではなく、カスタム ssl.SSLContext 内で対応します。

まず backend_factory.py モジュールを用意します。このコードの詳しい説明はこちらの記事を参照してください。

import ssl
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter 

class CustomSSLAdapter(HTTPAdapter):
  def init_poolmanager(self, connections, maxsize, block=False, **pool_kwargs):
    ctx = ssl.create_default_context()
    ctx.verify_flags = ssl.VERIFY_X509_TRUSTED_FIRST | ssl.VERIFY_X509_PARTIAL_CHAIN
    ctx.load_verify_locations(cafile="C:/path/to/cert.pem")
    pool_kwargs["ssl_context"] = ctx
    return super().init_poolmanager(connections, maxsize, block, **pool_kwargs)

def backend_factory():
  session = requests.Session()
  session.mount("https://", CustomSSLAdapter())
  return session

その上で、メインのコードで backend_factory モジュールを使用し、huggingface_hub.configure_http_backend に割り当てます。

import torch
from transformers import pipeline

from huggingface_hub import configure_http_backend
from backend_factory import backend_factory

configure_http_backend(backend_factory=backend_factory)

pipe = pipeline(
  "text-generation", 
  model="TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0", 
  torch_dtype=torch.bfloat16, 
  device_map="auto"
  )

messages = [
  {"role": "user", "content": "素数を小さい順に 5 つ教えてください"},
]
prompt = pipe.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipe(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

これで [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: Missing Authority Key Identifier エラーが出なくなり、モデルのダウンロードができるようになります。

(非推奨) 証明書検証をオフにする 

セキュリティー的におすすめしませんが、証明書検証をオフにすることで上記両方のエラーが出なくなります。

import requests
from huggingface_hub import configure_http_backend

def backend_factory():
  session = requests.Session(verify=False)
  return session

configure_http_backend(backend_factory=backend_factory)

あとがき 

Python 3.13 で ssl.create_default_context() で作成される ssl.SSLContext の verify_flags のデフォルト値が変わったのが結構インパクト大きいですね。transformers は HTTP バックエンドをいじれるようになっていたので何とかなりました。requests 等の HTTP リクエストパッケージを内包していて、外から requests をいじれるような API が用意されていないパッケージにおいてはしばらく Python 3.12 で使用するしかないかもしれませんね。