Сергей Тихонов

Если "сторонний сервис" - это какая-нибудь социальная сеть, то для нее должно быть много документации. Ключевое слово - OAuth.
Если "сторонний сервис" под собственным контролем, то опять же Oauth (надо пилить на обоих сервисах) или другие способы. Ключевики: SSO - Single Sign-On, CAS - Central Authentication Service.

при запуске под *nix видео-файлы, «всосанные» через szVideoName, не имеют статуса на чтение и, соотвественно, не могут быть отданы клиенту веб-сервером

Если веб-сервер запущен под пользователем web, то права -rw------- означают доступ на чтение и запись для этого самого пользователя, значит отдача веб-сервером возможно. Это легко проверить, попытавшись скачать этот файл curl-ом, например.

У меня гипотеза, что как-то всетаки Celery файл подхватывает и что-то с ним делает (или пытается). Но вот что?

Celery делает ровно то, что указано в теле соответствующих задач, описанных в проекте django-videokit. Если любопытно, надо искать в исходниках "батарейки".

Но вот создается это процесс, и если создается, то работает ли он?

Во-первых, стоит почитать логи celery, там наверняка будут какие-то ошибки запуска (например, отсутствие ffmpeg на машине :-) ). Во-вторых, ffmpeg на любую ошибку ругается кодом ответа, отличным от нуля. Если django-videokit этот код ответа не проверяет - это плохая "батарейка".

это мой первый опыт использования Celery и как там должна происходить инициализация очередей, выполнение заданий и тому подобное -- не понимаю

Это очень обширный вопрос, для ответа на который нужно объяснить основы протокола AMQP, который реализует RabbitMQ, половину документации Celery "и тому подобное".
Если кратко, то схема следующая:

1. при вызове celery_task.delay() отправляется сообщение в RabbitMQ
   
2. RabbitMQ маршрутизирует сообщение в нужную очередь, в соответствии с настройками celery
   
3. celery берет задачу в обработку, выполняет код, являющийся телом задачи
   
4. после выполнения задачи, результат (return) записывается в redis
   
5. код, отправивший задачу, может подождать ее завершения, вызвав async_result.get, который внутри периодически опрашивает redis, не появился ли там результат обработки задачи.
   

что предварительно надо установить RabbitMQ. Но в requirements.txt примера указан в числе прочего еще и redis==2.10.5.

Традиционно, celery использует RabbitMQ для передачи задач и Redis для хранения результатов их выполнения.

Мне не понятно как и кто тогда управляет очередями

Очередями (их настройкой) заведует Celery, объявляя их при старте worker-ов.