# WOV API

## 启动

```powershell
cd wov-api
uv sync
uv run uvicorn app.main:app --reload
```

启动后：

```text
http://127.0.0.1:8000/          用户端
http://127.0.0.1:8000/admin.html 管理后台
http://127.0.0.1:8000/docs       API 文档
```

首次启动会自动注册 `wov-node-*` 下的节点，并创建并发布 `demo` 视频字幕工作流。

## Linux 运行

```bash
cd wov-api
uv sync
uv run uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
```

Linux 上 ffmpeg 可用系统包安装，节点也会自动使用节点仓库自己的 `.venv/bin/python`：

```bash
sudo apt install ffmpeg
```

如果不想安装系统 ffmpeg，`wov-node-ffmpeg` 的 `imageio-ffmpeg` 依赖会提供内置二进制。

## M5 视频字幕依赖

### FFmpeg

确保 `ffmpeg` 在 PATH 中，或设置：

```powershell
$env:FFMPEG_BIN="C:\path\to\ffmpeg.exe"
```

### Faster-Whisper

节点会优先使用节点仓库自己的 `.venv`，所以在 `wov-node-whisper` 中安装：

```powershell
cd wov-node-whisper
uv add faster-whisper
```

设置模型路径：

```powershell
$env:WHISPER_MODEL_PATH="C:\models\faster-whisper-large-v3"
```

未设置时默认使用 `large-v3`，需要能联网下载 Hugging Face 模型。

### LLM 翻译

在启动 `wov-api` 的终端设置 OpenAI 兼容接口：

```powershell
$env:LLM_API_BASE="http://192.168.123.70:8080/v1/chat/completions"
$env:LLM_MODEL="default"
```

该接口无需 key；如不使用当前默认接口，再按需设置 `LLM_API_BASE` 和 `LLM_API_KEY`。

LLM 较慢时按需放宽超时（默认单次请求 600 秒、整节点调用 3600 秒）：

```powershell
$env:LLM_TIMEOUT_SECONDS="600"
$env:WOV_NODE_INVOKE_TIMEOUT_SECONDS="3600"
```

## 使用

1. 打开 `http://127.0.0.1:8000/`。
2. 在“视频字幕生成”中上传视频。
3. 页面会轮询任务进度。
4. 完成后下载 `cn_srt` 和 `ass` 两个产物。

## 测试

```powershell
uv run pytest
```

测试必须保持 100% 行覆盖率。