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Multi-HeyGem 视频处理服务

Multi-HeyGem 是一个分布式视频处理服务，支持多机器并行处理视频和音频合成任务。该服务提供了 RESTful API 接口，可以方便地集成到其他系统中。

功能特点

支持多机器分布式处理
异步任务处理
RESTful API 接口
任务状态追踪
支持回调通知
详细的日志记录
自动负载均衡

系统要求

配置机器信息：编辑 config/machines.json 文件，添加您的处理机器信息：

{
  "machines": [
    {
      "name": "机器名称",
      "host": "机器IP地址",
      "port": 8000,
      "max_concurrent": 1,
      "enabled": true
    }
  ]
}

启动服务

python api.py

服务将在 http://0.0.0.0:8101 启动。

API 接口

通过 http://localhost:8101/docs 可查看 api 接口

创建任务

创建任务接口需要上传文件，以下是使用示例：

同步生成示例（直接返回结果）

import requests
import json

# API 服务地址
API_URL = "http://localhost:8101"

# 准备文件
files = {
    'audio': ('audio.mp3', open('./samples/input/audio.mp3', 'rb')),
    'video': ('video.mp4', open('./samples/input/video.mp4', 'rb'))
}

# 准备请求数据
data = {
    'description': '测试任务'
}

# 发送同步生成请求
response = requests.post(
    f"{API_URL}/tasks/sync",
    files=files,
    data=data
)

# 处理响应
if response.status_code == 200:
    # 直接保存返回的视频流
    output_path = './output/result.mp4'
    with open(output_path, 'wb') as f:
        f.write(response.content)
    print(f"视频生成成功！已保存到: {output_path}")
else:
    print(f"视频生成失败: {response.text}")

异步调用示例

import aiohttp
import aiofiles
import asyncio

async def create_task():
    API_URL = "http://localhost:8101"

    # 准备文件
    audio_file_path = './samples/input/audio.mp3'
    video_file_path = './samples/input/video.mp4'

    # 创建 FormData
    data = aiohttp.FormData()

    # 添加音频文件
    async with aiofiles.open(audio_file_path, 'rb') as f:
        audio_content = await f.read()
        data.add_field(
            'audio_file',
            audio_content,
            filename='audio.mp3',
            content_type='audio/mpeg'
        )

    # 添加视频文件
    async with aiofiles.open(video_file_path, 'rb') as f:
        video_content = await f.read()
        data.add_field(
            'video_file',
            video_content,
            filename='video.mp4',
            content_type='video/mp4'
        )

    # 添加其他参数
    data.add_field('description', '测试任务')
    data.add_field('callback_url', 'http://your-callback-url.com/webhook') # 可选的回调地址

    # 发送请求
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.post(f"{API_URL}/tasks", data=data) as response:
            if response.status == 200:
                task = await response.json()
                print(f"任务创建成功！任务ID: {task['task_id']}")
                print(f"任务状态: {task['status']}")

                # 查询任务状态
                task_id = task['task_id']
                async with session.get(f"{API_URL}/tasks/{task_id}") as status_response:
                    task_status = await status_response.json()
                    print(f"当前任务状态: {task_status['status']}")
            else:
                error_text = await response.text()
                print(f"任务创建失败: {error_text}")

# 运行异步函数
asyncio.run(create_task())

任务状态说明

pending: 任务等待处理
processing: 任务正在处理中
completed: 任务处理完成
failed: 任务处理失败

回调通知

当任务状态发生变化时，如果设置了 callback_url，系统会向该地址发送 POST 请求，请求体包含：

{
  "task_id": "任务ID",
  "status": "任务状态",
  "completed_at": "完成时间",
  "error_message": "错误信息（如果有）"
}

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