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Automatiza el despliegue de modelos de Azure OpenAI verificando la capacidad en distintas regiones y desplegándolo en la mejor opción disponible.

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Tiempo actualizado 19 de septiembre de 2026

Desplegar 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

  1. Verifica la autenticación de Azure y el alcance del proyecto
  2. Comprueba la capacidad en la región del proyecto actual
  3. Si no hay capacidad: analiza todas las regiones y muestra las alternativas disponibles
  4. Filtra proyectos por la región seleccionada
  5. Admite la creación de nuevos proyectos si es necesario
  6. Despliega el modelo con el SKU GlobalStandard
  7. 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_ID o 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

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

FaseAcciónComandos clave
1. Verificar autenticaciónComprobar inicio de sesión de Azure CLI y suscripción`az account show`, `az login`
2. Obtener proyectoAnalizar ID de ARM de `PROJECT_RESOURCE_ID`, verificar que existe`az cognitiveservices account show`
3. Obtener modeloListar modelos disponibles, el usuario selecciona modelo + versión`az cognitiveservices account list-models`
4. Comprobar región actualConsultar capacidad usando SKU GlobalStandard`az rest --method GET .../modelCapacities`
5. Consulta multirregiónSi no hay capacidad local, consultar todas las regionesMisma API de capacidad sin filtro de ubicación
6. Seleccionar región + proyectoEl usuario elige la región; buscar o crear proyecto`az cognitiveservices account list`, `az cognitiveservices account create`
7. DesplegarGenerar 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

ErrorSíntomaResolución
Fallo de autenticación`az account show` devuelve un errorEjecutar `az login` y luego `az account set --subscription `
Sin cuotaTodas las regiones muestran 0 capacidadRecurrir a la habilidad de cuota para solicitudes de aumento y solución de problemas; comprobar despliegues existentes; probar modelos alternativos
Modelo no encontradoLista de capacidad vacíaVerificar 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 disponibleLa región no admite el modeloSeleccionar 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
Ver en GitHub
---
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

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Descarga y extrae los archivos de habilidades en tu directorio .claude/skills/.

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Clona 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

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Configuración rápida: Copie la carpeta de habilidades a .claude/skills/ Claude detectará y utilizará automáticamente la habilidad
Repositorio microsoft/skills

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