preset
microsoft/skills
Automatiza el despliegue de modelos de Azure OpenAI verificando la capacidad en distintas regiones y desplegándolo en la mejor opción disponible.
...Expandir todoDesplegar modelo en la región óptima
Automatiza el despliegue inteligente de modelos de Azure OpenAI verificando la capacidad en todas las regiones y desplegando en la mejor opción disponible.
Qué hace esta habilidad
- Verifica la autenticación de Azure y el alcance del proyecto
- Comprueba la capacidad en la región del proyecto actual
- Si no hay capacidad: analiza todas las regiones y muestra las alternativas disponibles
- Filtra proyectos por la región seleccionada
- Admite la creación de nuevos proyectos si es necesario
- Despliega el modelo con el SKU GlobalStandard
- Supervisa el progreso del despliegue
Prerrequisitos
- Azure CLI instalado y configurado
- Suscripción de Azure activa con permisos de lectura/creación de Servicios Cognitivos
- ID de recurso del proyecto de Azure AI Foundry (variable de entorno
PROJECT_RESOURCE_IDo proporcionada interactivamente)- Formato:
/subscriptions/{sub-id}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{account}/projects/{project} - Ubicación: Portal de Azure AI Foundry → Proyecto → Información general → ID de recurso
- Formato:
Flujo de trabajo rápido
Ruta rápida (la región actual tiene capacidad)
1. Verificar autenticación → 2. Obtener proyecto → 3. Comprobar capacidad de la región actual
→ 4. Desplegar inmediatamente
Ruta de región alternativa (sin capacidad)
1. Verificar autenticación → 2. Obtener proyecto → 3. Comprobar región actual (sin capacidad)
→ 4. Consultar todas las regiones → 5. Mostrar alternativas → 6. Seleccionar región + proyecto
→ 7. Desplegar
Fases de despliegue
| Fase | Acción | Comandos clave |
|---|---|---|
| 1. Verificar autenticación | Comprobar inicio de sesión de Azure CLI y suscripción | `az account show`, `az login` |
| 2. Obtener proyecto | Analizar ID de ARM de `PROJECT_RESOURCE_ID`, verificar que existe | `az cognitiveservices account show` |
| 3. Obtener modelo | Listar modelos disponibles, el usuario selecciona modelo + versión | `az cognitiveservices account list-models` |
| 4. Comprobar región actual | Consultar capacidad usando SKU GlobalStandard | `az rest --method GET .../modelCapacities` |
| 5. Consulta multirregión | Si no hay capacidad local, consultar todas las regiones | Misma API de capacidad sin filtro de ubicación |
| 6. Seleccionar región + proyecto | El usuario elige la región; buscar o crear proyecto | `az cognitiveservices account list`, `az cognitiveservices account create` |
| 7. Desplegar | Generar nombre único, calcular capacidad (50% disponible, mínimo 50 TPM), crear despliegue | `az cognitiveservices account deployment create` |
Para instrucciones detalladas paso a paso, consulta la referencia del flujo de trabajo.
Manejo de errores
| Error | Síntoma | Resolución |
|---|---|---|
| Fallo de autenticación | `az account show` devuelve un error | Ejecutar `az login` y luego `az account set --subscription |
| Sin cuota | Todas las regiones muestran 0 capacidad | Recurrir a la habilidad de cuota para solicitudes de aumento y solución de problemas; comprobar despliegues existentes; probar modelos alternativos |
| Modelo no encontrado | Lista de capacidad vacía | Verificar el nombre del modelo con `az cognitiveservices account list-models`; comprobar la sensibilidad a mayúsculas y minúsculas |
| Conflicto de nombres | "el despliegue ya existe" | Añadir un sufijo al nombre del despliegue (manejado automáticamente por el script `generate_deployment_name`) |
| Región no disponible | La región no admite el modelo | Seleccionar una región diferente de la lista disponible |
| Permiso denegado | "Prohibido" o "No autorizado" | Verificar el rol de Colaborador de Servicios Cognitivos: `az role assignment list --assignee |
Uso avanzado
# Capacidad personalizada
az cognitiveservices account deployment create ... --sku-capacity <valor>
# Comprobar estado del despliegue
az cognitiveservices account deployment show --name <cuenta> --resource-group <rg> --deployment-name <nombre> --query "{Estado:properties.provisioningState}"
# Eliminar despliegue
az cognitiveservices account deployment delete --name <cuenta> --resource-group <rg> --deployment-name <nombre>Notas
- SKU: Solo GlobalStandard — Versión de API: 2024-10-01 (estable GA)
Habilidades relacionadas
- microsoft-foundry - Habilidad principal para operaciones de Azure AI Foundry
- quota — Para ver la cuota, solicitar aumentos y solucionar errores de cuota, recurrir a esta habilidad
- azure-quick-review - Revisar recursos de Azure para cumplir con la normativa
- azure-cost-estimation - Estimar costos para despliegues de Azure
- azure-validate - Validar infraestructura de Azure antes del despliegue
---
name: preset
description: Automates Azure OpenAI model deployment by checking capacity across regions and deploying to the best available option.
license: MIT
---
# Deploy Model to Optimal Region
Automates intelligent Azure OpenAI model deployment by checking capacity across regions and deploying to the best available option.
## What This Skill Does
1. Verifies Azure authentication and project scope
2. Checks capacity in current project's region
3. If no capacity: analyzes all regions and shows available alternatives
4. Filters projects by selected region
5. Supports creating new projects if needed
6. Deploys model with GlobalStandard SKU
7. Monitors deployment progress
## Prerequisites
- Azure CLI installed and configured
- Active Azure subscription with Cognitive Services read/create permissions
- Azure AI Foundry project resource ID (`PROJECT_RESOURCE_ID` env var or provided interactively)
- Format: `/subscriptions/{sub-id}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{account}/projects/{project}`
- Found in: Azure AI Foundry portal → Project → Overview → Resource ID
## Quick Workflow
### Fast Path (Current Region Has Capacity)
```
1. Check authentication → 2. Get project → 3. Check current region capacity
→ 4. Deploy immediately
```
### Alternative Region Path (No Capacity)
```
1. Check authentication → 2. Get project → 3. Check current region (no capacity)
→ 4. Query all regions → 5. Show alternatives → 6. Select region + project
→ 7. Deploy
```
---
## Deployment Phases
| Phase | Action | Key Commands |
|-------|--------|-------------|
| 1. Verify Auth | Check Azure CLI login and subscription | `az account show`, `az login` |
| 2. Get Project | Parse `PROJECT_RESOURCE_ID` ARM ID, verify exists | `az cognitiveservices account show` |
| 3. Get Model | List available models, user selects model + version | `az cognitiveservices account list-models` |
| 4. Check Current Region | Query capacity using GlobalStandard SKU | `az rest --method GET .../modelCapacities` |
| 5. Multi-Region Query | If no local capacity, query all regions | Same capacity API without location filter |
| 6. Select Region + Project | User picks region; find or create project | `az cognitiveservices account list`, `az cognitiveservices account create` |
| 7. Deploy | Generate unique name, calculate capacity (50% available, min 50 TPM), create deployment | `az cognitiveservices account deployment create` |
For detailed step-by-step instructions, see [workflow reference](references/workflow.md).
---
## Error Handling
| Error | Symptom | Resolution |
|-------|---------|------------|
| Auth failure | `az account show` returns error | Run `az login` then `az account set --subscription <id>` |
| No quota | All regions show 0 capacity | Defer to the [quota skill](../../../quota/quota.md) for increase requests and troubleshooting; check existing deployments; try alternative models |
| Model not found | Empty capacity list | Verify model name with `az cognitiveservices account list-models`; check case sensitivity |
| Name conflict | "deployment already exists" | Append suffix to deployment name (handled automatically by `generate_deployment_name` script) |
| Region unavailable | Region doesn't support model | Select a different region from the available list |
| Permission denied | "Forbidden" or "Unauthorized" | Verify Cognitive Services Contributor role: `az role assignment list --assignee <user>` |
---
## Advanced Usage
```bash
# Custom capacity
az cognitiveservices account deployment create ... --sku-capacity <value>
# Check deployment status
az cognitiveservices account deployment show --name <acct> --resource-group <rg> --deployment-name <name> --query "{Status:properties.provisioningState}"
# Delete deployment
az cognitiveservices account deployment delete --name <acct> --resource-group <rg> --deployment-name <name>
```
## Notes
- **SKU:** GlobalStandard only — **API Version:** 2024-10-01 (GA stable)
---
## Related Skills
- **microsoft-foundry** - Parent skill for Azure AI Foundry operations
- **[quota](../../../quota/quota.md)** — For quota viewing, increase requests, and troubleshooting quota errors, defer to this skill
- **azure-quick-review** - Review Azure resources for compliance
- **azure-cost-estimation** - Estimate costs for Azure deployments
- **azure-validate** - Validate Azure infrastructure before deployment
Todos los archivos
0 archivosInstalar preset
Descarga y extrae los archivos de habilidades en tu directorio .claude/skills/.
Descargar ZIPClona el repositorio y copia los archivos de la habilidad a tu proyecto.
git clone https://github.com/microsoft/skills/tree/main/.github/plugins/azure-skills/skills/microsoft-foundry/models/deploy-model/preset # Copy SKILL.md to your .claude/skills/ directory
Copiar





Hogar
