モデルダウンロード on KnightLiブログ

llama-cli -hf でダウンロードした Hugging Face モデルのデフォルト保存先

Fri, 17 Apr 2026 14:48:04 +0800

llama-cli を使って Hugging Face から直接モデルをダウンロードして実行する場合、たとえば次のように実行します。

`1`	`llama-cli -hf unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF`

これは llama.cpp に組み込まれている Hugging Face ダウンロード機能です。新しい llama.cpp では、-hf でダウンロードしたモデルは標準の Hugging Face Hub キャッシュディレクトリに保存されます。

デフォルトのキャッシュ場所

llama-cli -hf でダウンロードしたモデルのキャッシュ場所は、まず LLAMA_CACHE 環境変数で制御されます。LLAMA_CACHE が設定されていない場合は、HF_HUB_CACHE、HUGGINGFACE_HUB_CACHE、HF_HOME などの Hugging Face 関連のキャッシュ変数が確認されます。

これらの変数がどれも設定されていない場合、主なデフォルトパスは次のとおりです。

システム	デフォルトキャッシュディレクトリ
Linux	`~/.cache/huggingface/hub`
macOS	`~/.cache/huggingface/hub`
Windows	`%USERPROFILE%\.cache\huggingface\hub`

Windows では、%USERPROFILE% は通常次の場所を指します。

`1`	`C:\Users\用户名`

そのため、デフォルトのキャッシュディレクトリはおおよそ次のようになります。

`1`	`C:\Users\用户名\.cache\huggingface\hub`

llama-cli のキャッシュディレクトリを変更する方法

モデルキャッシュを指定したディスクやディレクトリに置きたい場合は、LLAMA_CACHE を設定します。Hugging Face の慣例に合わせて HF_HOME を設定することもできます。その場合、実際の Hub キャッシュディレクトリは $HF_HOME/hub になります。

Windows CMD の一時設定例：

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set LLAMA_CACHE=D:\models\llama-cache
llama-cli -hf unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF

PowerShell の一時設定例：

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$env:LLAMA_CACHE="D:\models\llama-cache"
llama-cli -hf unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF

Linux / macOS の一時設定例：

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export LLAMA_CACHE=/data/models/llama-cache
llama-cli -hf unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF

まとめ

llama-cli -hf ... は llama.cpp のダウンロード機構を使いますが、新しいバージョンでは標準の Hugging Face Hub キャッシュがデフォルトです。
Linux / macOS デフォルト：~/.cache/huggingface/hub
Windows デフォルト：%USERPROFILE%\.cache\huggingface\hub
場所を変更したい場合：LLAMA_CACHE、または HF_HOME / HF_HUB_CACHE を設定する

Windows で llama-cli から Hugging Face に直接アクセスすると SSL 証明書検証に失敗する場合の対処

Fri, 17 Apr 2026 14:20:29 +0800

Windows で次のコマンドを実行したとします。

`1`	`llama-cli -hf unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF`

そして、次のようなエラーが表示される場合があります。

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get_repo_commit: error: HTTPLIB failed: SSL server verification failed
error: failed to download model from Hugging Face

この場合、問題は CUDA や llama.cpp 本体ではないことが多いです。多くの場合、現在の環境でプログラムがシステムの証明書チェーンを正しく参照できず、HTTPS の検証に失敗しています。

ログを見ると、ggml-rpc.dll と ggml-cpu-alderlake.dll は正常に読み込まれています。つまり、実行環境自体はおおむね利用可能で、問題は主にモデルのダウンロード段階にあります。

一番手軽な方法：先にモデルを手動ダウンロードする

とにかく早く動かしたい場合は、ローカルに手動でダウンロードする方法がもっとも安定しています。

対象の Hugging Face リポジトリページを開きます。
Files and versions から必要な .gguf ファイルをダウンロードします。
ダウンロード後、ローカルファイルのパスを指定して実行します。

`1`	`llama-cli -m C:\Users\knightli\Downloads\gemma-4-e4b-it.gguf`

この方法なら、-hf のダウンロード段階で発生する SSL 検証問題を回避できます。まずモデルが正常に推論できるか確認したい場合に向いています。

それでも `-hf` の自動ダウンロードを使いたい場合

証明書ファイルのパスを手動で指定し、現在のセッションで利用できる CA 証明書をプログラムに見つけさせます。

cacert.pem は curl 公式が管理している CA Extract ページから取得できます。

ページ：https://curl.se/docs/caextract.html
直接ダウンロード：https://curl.se/ca/cacert.pem

ブラウザでダウンロードする場合は、上の直接ダウンロード URL を開いて cacert.pem として保存します。PowerShell で固定ディレクトリにダウンロードすることもできます。

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New-Item -ItemType Directory -Force C:\certs
Invoke-WebRequest -Uri https://curl.se/ca/cacert.pem -OutFile C:\certs\cacert.pem

ダウンロード後、コマンドラインで次のように設定します。

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set SSL_CERT_FILE=C:\certs\cacert.pem
set CURL_CA_BUNDLE=C:\certs\cacert.pem

その後、元のコマンドをもう一度実行します。

`1`	`llama-cli -hf unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF`

問題の原因が証明書チェーンにある場合、この方法で解決できることが多いです。