Cas-bridge.xethub.hf.co broke

[Kostya165]

Hello everyone, literally 5-6 hours ago I started encountering questionable errors. Models and datasets refuse to download, even those that I have published.Disabling XET did not help. Reinstalling libraries, sudo apt upgrade/update, reinstalling certificates too.Reinstalling libraries, sudo apt upgrade/update, reinstalling certificates too. I found that the problem is https://cas-bridge.xethub.hf.co - it does not respond to the curl request. Has anyone ever encountered this?

[John6666]

Domain (false) blacklisting issue…?

How to get a list of all Huggingface download redirections to whitelist?

I work inside a secure corporate VPN network, so I’m unable to download Huggingface models using from_pretrained commands. However, I can request the security team to whitelist certain URLs needed for my use-case. The security team has already whitelisted the ‘huggingface.co’ and ‘cdn-lfs.huggingface.co’ URLs. I can now download the files from repo but the loading functions from_pretrained still don’t work. I think it’s getting blocked while redirecting the requests internally. So, is there a …

[Kostya165]

I dont think so, i dont work in secure corporate VPN network:)

[jsulz]

Hi @Kostya165 - Xet team member here; so sorry to hear you’re running into problems!

Could you provide more information about what you’re experiencing? Specifically:

• Some example repos where you’re experiencing this.
• What APIs you’re using to download with (e.g., huggingface_hub’s snapshot_download or transformers’s from_pretrained, etc); or, if you’re using the web browser/curl, some information about that (e.g., what web browser)
• When you were using hf-xet, what version of the package where you using? A full output of pip freeze would be helpful.
• What platform/OS you’re using
• Any error statements or logs

[hadjuse]

Hello
I use jetbrains my python version is 3.11
It doesnt work with NVILA model:

Efficient-Large-Model/NVILA-8B · Hugging Face

I would like to share my code here and I’m currently in entreprise VPN:

import os
os.environ['REQUESTS_CA_BUNDLE'] = r'mycert.pem'
os.environ['CURL_CA_BUNDLE']    = os.environ['REQUESTS_CA_BUNDLE']
#os.environ['HF_HUB_DISABLE_SSL_VERIFY'] = '1'
from huggingface_hub import snapshot_download
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# --- CONFIGURATION ---
REPO_ID = "Efficient-Large-Model/NVILA-8B-Video"
LOCAL_DIR = os.path.abspath(r'model_nvila_8B')

if not os.path.exists(LOCAL_DIR):
    snapshot_download(
        repo_id=REPO_ID,
        repo_type="model",
        local_dir=LOCAL_DIR,
    )
else:
    print("Model already downloaded")

please find out log:

{"timestamp":"2025-06-17T13:18:14.390107Z","level":"WARN","fields":{"message":"Reqwest(reqwest::Error { kind: Request, url: \"https://cas-server.xethub.hf.co/reconstruction/688bce9d9130b743bf92cda612964528312d5d3c97a990e7c3e4a9db97428c6f\", source: hyper_util::client::legacy::Error(Connect, Custom { kind: InvalidData, error: InvalidCertificate(UnknownIssuer) }) }). Retrying..."},"filename":"D:\\a\\xet-core\\xet-core\\cas_client\\src\\http_client.rs","line_number":242}

Stacktrace python

RuntimeError: Data processing error: CAS service error : ReqwestMiddleware Error: Request failed after 5 retries

[jsulz]

HI @hadjuse I believe this is likely a similar issue to Xet hub InvalidCertificate(UnknownIssuer) · Issue #389 · huggingface/xet-core · GitHub

We’ll investigate there and follow up here, but feel free to add your report to that issue as well so you can follow along and get updates.

[hoytak]

Hello! Thanks for the report. We introduced some changes to the cert loading to fix some other reported issues, but it seems that it wasn’t fully robust. I added a few changes in to try to ensure these cases are covered too. Could you all see if pip install hf_xet==v1.1.5-rc1 fixes your issues @Kostya165 @John6666 @hadjuse ?

[John6666]

Seems working well for me. (Windows (not WSL2), Python 3.9)

pip install -U huggingface_hub[hf_xet]

import os
from huggingface_hub import snapshot_download
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# --- CONFIGURATION ---
REPO_ID = "Efficient-Large-Model/NVILA-8B-Video"
LOCAL_DIR = os.path.abspath(r'model_nvila_8B')

if not os.path.exists(LOCAL_DIR):
    snapshot_download(
        repo_id=REPO_ID,
        repo_type="model",
        local_dir=LOCAL_DIR,
    )
else:
    print("Model already downloaded")

README.md: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4.29k/4.29k [00:00<00:00, 2.14MB/s] 
added_tokens.json: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 194/194 [00:00<00:00, 64.6kB/s]
generation_config.json: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 243/243 [00:00<00:00, 122kB/s]
config.json: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 226k/226k [00:00<00:00, 8.70MB/s]
merges.txt: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1.67M/1.67M [00:00<00:00, 21.1MB/s]
config.json: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 186k/186k [00:00<00:00, 1.19MB/s]
.gitattributes: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1.52k/1.52k [00:00<00:00, 759kB/s]
model.safetensors.index.json: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 27.8k/27.8k [00:00<00:00, 9.25MB/s]
special_tokens_map.json: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 555/555 [00:00<00:00, 277kB/s]
tokenizer_config.json: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2.30k/2.30k [00:00<00:00, 1.15MB/s]
config.json: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 313/313 [00:00<00:00, 156kB/s]
trainer_state.json: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 128k/128k [00:00<00:00, 860kB/s] 
config.json: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 650/650 [00:00<00:00, 217kB/s] 
vocab.json: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 3.38M/3.38M [00:00<00:00, 4.32MB/s] 
preprocessor_config.json: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 394/394 [00:00<00:00, 131kB/s] 
mm_projector/model.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 58.8M/58.8M [01:14<00:00, 789kB/s] 
llm/model-00001-of-00004.safetensors:   0%|                                                                                                                              | 3.39M/4.87G [01:11<29:12:40, 46.3kB/s]
llm/model-00003-of-00004.safetensors:   0%|                                                                                                                                | 2.27M/4.33G [00:38<9:42:44, 124kB/s]
llm/model-00004-of-00004.safetensors:   7%|█████████▋                                                                                                                       | 81.2M/1.09G [01:10<13:31, 1.24MB/s] 
llm/model-00004-of-00004.safetensors:  14%|█████████████████▋                                                                                                                | 148M/1.09G [01:14<06:11, 2.53MB/s]
vision_tower/model.safetensors:   4%|████▉                                                                                                                                  | 30.4M/827M [01:08<1:09:24, 191kB/s]
mm_projector/model.safetensors: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 58.8M/58.8M [01:14<00:00, 789kB/s]

[hoytak]

Hello everyone – we just released a new version of hf_xet to address this issue. Please upgrade to the newest release (pip install --upgrade hf_xet==v1.1.5) if you encounter any of these issues.