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name: wan22-video-generation
description: Wan2.2-TI2V-5B 视频生成服务 — OpenAI 兼容 API，基于 ahserver + longtasks 异步任务队列，模型常驻 GPU 内存
tags: [wan22, video-generation, ai-compute, gpu, ahserver, longtasks]
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# Wan22 Video Generation Service

Wan2.2-TI2V-5B 视频生成服务，部署在 GPU 服务器 (ymq@opencomputing.net) 上。

## 架构

```
User/Hermes → Sage llmage/uapi → wan22-service (port 8079) → GPU 推理
```

独立 ahserver 应用，通过 longtasks + Redis 管理异步视频生成任务。

## 关键文件

| 文件 | 路径 | 说明 |
|------|------|------|
| 主入口 | `~/wan22-service/ah.py` | ahserver + Wan22Tasks 初始化 |
| 提任务 | `~/wan22-service/app/api/submit/index.dspy` | POST /api/submit |
| 查状态 | `~/wan22-service/app/api/task/index.dspy` | GET /api/task?task_id=xxx |
| 推理执行 | `~/wan22-service/workers/generate.py` | 惰性加载 Wan22，进程内推理 |
| Wan22 类 | `~/wan22-service/workers/wan22_wrapper.py` | OpenAI 风格封装 |
| 配置文件 | `~/wan22-service/conf/config.json` | 端口 8079, Redis, filesroot |
| 启动脚本 | `~/wan22-service/start.sh` | WAN22_GPU_ID=2 |

## API 接口

### 提交任务
```bash
curl -X POST http://<server>:8079/api/submit \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt":"A cinematic street at dawn, blue-grey tones","size":"1280*720","frame_num":81}'
```

### 查询状态
```bash
curl "http://<server>:8079/api/task?task_id=xxx"
```

### 下载视频
```bash
curl -o output.mp4 "http://<server>:8079/idfile?path=task_id.mp4"
```

## 设计要点

1. **串行推理锁**: `_GLOBAL_INFER_LOCK` (threading.Lock) 保证 GPU 安全
2. **模型常驻**: Wan22 实例惰性初始化，首次任务加载后跨任务复用
3. **异步队列**: longtasks (Redis) worker_cnt=1，一次处理一个任务
4. **支持任务类型**: t2v / i2v / ti2v / s2v

## 管理

```bash
ssh ymq@opencomputing.net
cd ~/wan22-service
./start.sh    # 启动 (后台, nohup)
./stop.sh     # 停止 (kill pid)
tail -f wan22-service.log  # 查看日志
```

## Sage 集成

通过 Sage 的 llmage + uapi 方式接入：

```sql
-- 注册 uapi provider
INSERT INTO uapiprovider (...) VALUES ('wan22', 'Wan2.2', 'http://wan22.internal:8079');

-- 注册 API endpoint
INSERT INTO uapi (providerid, apiname, path, ...) VALUES ('wan22', 'video_generations', '/api/submit', ...);

-- 注册 llm 模型
INSERT INTO llm (model, ...) VALUES ('wan2.2-ti2v-5b', ...);
```

## 注意事项

- GPU OOM 时：减少 frame_num (最小 17) 或换小分辨率
- task 未完成时返回 `PENDING` 状态，需轮询
- 任务最长超时 3600 秒 (stuck_seconds)
- 已完成任务保留 24 小时 (max_age_hours)