オプション

Azure OpenAI モデルのデプロイを自動化し、リージョン全体の容量を確認して、利用可能な最適なオプションにデプロイします。

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更新された時間 2026年9月19日

モデルを最適なリージョンにデプロイ

リージョン全体の容量を確認し、利用可能な最適なオプションにデプロイすることで、Azure OpenAI モデルのインテリジェントなデプロイメントを自動化します。

このスキルの機能

  1. Azure 認証とプロジェクトの範囲を確認します
  2. 現在のプロジェクトのリージョンにある容量を確認します
  3. 容量がない場合:すべてのリージョンを分析し、利用可能な代替オプションを表示します
  4. 選択したリージョンでプロジェクトをフィルタリングします
  5. 必要な場合は新しいプロジェクトの作成をサポートします
  6. GlobalStandard SKU でモデルをデプロイします
  7. デプロイメントの進行状況を監視します

前提条件

  • Azure CLI がインストールされ、構成されていること
  • Cognitive Services の読み取り/作成権限を持つアクティブな Azure サブスクリプション
  • Azure AI Foundry プロジェクトのリソース ID(PROJECT_RESOURCE_ID 環境変数、または対話式で提供)
    • 形式:/subscriptions/{sub-id}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{account}/projects/{project}
    • 場所:Azure AI Foundry ポータル → プロジェクト → 概要 → リソース ID

クイックワークフロー

高速パス(現在のリージョンに容量がある場合)

1. 認証を確認 → 2. プロジェクトを取得 → 3. 現在のリージョンの容量を確認
→ 4. すぐにデプロイ

代替リージョンパス(容量がない場合)

1. 認証を確認 → 2. プロジェクトを取得 → 3. 現在のリージョンを確認(容量なし)
→ 4. すべてのリージョンを照会 → 5. 代替オプションを表示 → 6. リージョンとプロジェクトを選択
→ 7. デプロイ

デプロイメントフェーズ

フェーズアクション主要コマンド
1. 認証の確認Azure CLI のログインとサブスクリプションを確認`az account show`、`az login`
2. プロジェクトの取得`PROJECT_RESOURCE_ID` ARM ID を解析し、存在を確認`az cognitiveservices account show`
3. モデルの取得利用可能なモデルを一覧表示し、ユーザーがモデルとバージョンを選択`az cognitiveservices account list-models`
4. 現在のリージョンの確認GlobalStandard SKU を使用して容量を照会`az rest --method GET .../modelCapacities`
5. 複数リージョンの照会ローカル容量がない場合、すべてのリージョンを照会場所フィルターなしの同じ容量 API
6. リージョンとプロジェクトの選択ユーザーがリージョンを選択;プロジェクトの検索または作成`az cognitiveservices account list`、`az cognitiveservices account create`
7. デプロイ一意の名前を生成し、容量を計算(利用可能の 50%、最小 50 TPM)、デプロイメントを作成`az cognitiveservices account deployment create`

詳細なステップバイステップの手順については、ワークフローリファレンスを参照してください。

エラー処理

エラー症状解決策
認証失敗`az account show` がエラーを返す`az login` を実行し、その後 `az account set --subscription ` を実行
クォータなしすべてのリージョンで容量が 0 と表示されるクォータスキールにリクエストとトラブルシューティングを委譲;既存のデプロイメントを確認;代替モデルを試す
モデルが見つからない空の容量リスト`az cognitiveservices account list-models` でモデル名を確認;大文字と小文字の区別を確認
名前の競合"デプロイメントは既に存在します"デプロイメント名にサフィックスを追加(`generate_deployment_name` スクリプトによって自動的に処理される)
リージョンの利用不可リージョンがモデルをサポートしていない利用可能なリストから別のリージョンを選択
アクセス拒否"Forbidden" または "Unauthorized"Cognitive Services Contributor 役割を確認:`az role assignment list --assignee `

高度な使用方法

# カスタム容量
az cognitiveservices account deployment create ... --sku-capacity <value>

# デプロイメントステータスの確認
az cognitiveservices account deployment show --name <acct> --resource-group <rg> --deployment-name <name> --query "{Status:properties.provisioningState}"

# デプロイメントの削除
az cognitiveservices account deployment delete --name <acct> --resource-group <rg> --deployment-name <name>

注記

  • SKU: GlobalStandard のみ — API バージョン: 2024-10-01(GA 安定版)

関連スキル

  • microsoft-foundry - Azure AI Foundry 操作の親スキール
  • quota — クォータの表示、増加分のリクエスト、クォータエラーのトラブルシューティングについては、このスキールに委譲
  • azure-quick-review - 準拠のために Azure リソースをレビュー
  • azure-cost-estimation - Azure デプロイメントのコストを見積もる
  • azure-validate - デプロイメント前に Azure インフラストラクチャを検証する
GitHubで見る
---
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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presetをインストール

スキルファイルをダウンロードして、.claude/skills/ ディレクトリに展開してください。

ZIPをダウンロード

リポジトリをクローンし、スキルファイルをプロジェクトにコピーしてください。

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

コピー コピー
クイックセットアップ: スキルフォルダを .claude/skills/ にコピーしてください。Claude はそのスキルを自動的に検出し、使用します。
リポジトリ microsoft/skills

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