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Automatise le déploiement des modèles Azure OpenAI en vérifiant la capacité dans toutes les régions et en déployant sur l'option disponible la plus performante.

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Heure mise à jour 19 septembre 2026

Déployer le modèle dans la région optimale

Automatise le déploiement intelligent des modèles Azure OpenAI en vérifiant la capacité disponible dans les différentes régions et en déployant vers la meilleure option disponible.

Ce que fait cette compétence

  1. Vérifie l'authentification Azure et la portée du projet
  2. Vérifie la capacité dans la région du projet actuel
  3. Si aucune capacité n'est disponible : analyse toutes les régions et affiche les alternatives disponibles
  4. Filtre les projets par région sélectionnée
  5. Prend en charge la création de nouveaux projets si nécessaire
  6. Déploie le modèle avec le SKU GlobalStandard
  7. Suit la progression du déploiement

Prérequis

  • Azure CLI installé et configuré
  • Abonnement Azure actif disposant des autorisations de lecture/création pour les services cognitifs
  • ID de ressource du projet Azure AI Foundry (PROJECT_RESOURCE_ID variable d'environnement ou fourni de manière interactive)
    • Format : /subscriptions/{sub-id}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{account}/projects/{project}
    • Disponible dans : portail Azure AI Foundry → Projet → Vue d'ensemble → ID de ressource

Flux de travail rapide

Chemin rapide (la région actuelle dispose de capacité)

1. Vérifier l'authentification → 2. Obtenir le projet → 3. Vérifier la capacité de la région actuelle
→ 4. Déployer immédiatement

Chemin de région alternative (aucune capacité)

1. Vérifier l'authentification → 2. Obtenir le projet → 3. Vérifier la région actuelle (aucune capacité)
→ 4. Interroger toutes les régions → 5. Afficher les alternatives → 6. Sélectionner la région + le projet
→ 7. Déployer

Phases de déploiement

PhaseActionCommandes clés
1. Vérifier l'authentificationVérifier la connexion Azure CLI et l'abonnement`az account show`, `az login`
2. Obtenir le projetAnalyser l'ID ARM `PROJECT_RESOURCE_ID`, vérifier son existence`az cognitiveservices account show`
3. Obtenir le modèleLister les modèles disponibles, l'utilisateur sélectionne le modèle + la version`az cognitiveservices account list-models`
4. Vérifier la région actuelleInterroger la capacité à l'aide du SKU GlobalStandard`az rest --method GET .../modelCapacities`
5. Interrogation multi-régionsS'il n'y a pas de capacité locale, interroger toutes les régionsMême API de capacité sans filtre de localisation
6. Sélectionner la région + le projetL'utilisateur choisit la région ; trouver ou créer un projet`az cognitiveservices account list`, `az cognitiveservices account create`
7. DéployerGénérer un nom unique, calculer la capacité (50 % disponible, min 50 TPM), créer le déploiement`az cognitiveservices account deployment create`

Pour des instructions détaillées étape par étape, consultez la référence du flux de travail.

Gestion des erreurs

ErreurSymptômeRésolution
Échec de l'authentification`az account show` renvoie une erreurExécuter `az login` puis `az account set --subscription `
Aucun quotaToutes les régions affichent une capacité de 0Se référer à la compétence de quota pour les demandes d'augmentation et le dépannage ; vérifier les déploiements existants ; essayer des modèles alternatifs
Modèle introuvableListe de capacité videVérifier le nom du modèle avec `az cognitiveservices account list-models` ; vérifier la sensibilité à la casse
Conflit de nom"le déploiement existe déjà"Ajouter un suffixe au nom du déploiement (géré automatiquement par le script `generate_deployment_name`)
Région non disponibleLa région ne prend pas en charge le modèleSélectionner une autre région dans la liste disponible
Permission refusée"Interdit" ou "Non autorisé"Vérifier le rôle Contributeur aux services cognitifs : `az role assignment list --assignee `

Utilisation avancée

# Capacité personnalisée
az cognitiveservices account deployment create ... --sku-capacity <value>

# Vérifier l'état du déploiement
az cognitiveservices account deployment show --name <acct> --resource-group <rg> --deployment-name <name> --query "{Status:properties.provisioningState}"

# Supprimer le déploiement
az cognitiveservices account deployment delete --name <acct> --resource-group <rg> --deployment-name <name></name></rg></acct></value></rg></acct></name></rg></acct></value>

Notes

  • SKU : GlobalStandard uniquement — Version API : 2024-10-01 (stable GA)

Compétences connexes

  • microsoft-foundry - Compétence parente pour les opérations Azure AI Foundry
  • quota — Pour l'affichage des quotas, les demandes d'augmentation et le dépannage des erreurs de quota, se référer à cette compétence
  • azure-quick-review - Examiner les ressources Azure pour la conformité
  • azure-cost-estimation - Estimer les coûts des déploiements Azure
  • azure-validate - Valider l'infrastructure Azure avant le déploiement
Voir sur GitHub
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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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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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