옵션

Azure OpenAI 모델 배포를 자동화하여 여러 지역의 용량을 확인하고 가장 적합한 옵션에 배포합니다.

...모든 것을 확장하십시오
1
업데이트 된 시간 2026년 9월 19일

최적 영역에 모델 배포

영역 간 용량을 확인하고 사용 가능한 최상의 옵션으로 배포하여 Azure OpenAI 모델의 지능형 배포를 자동화합니다.

이 스킬의 기능

  1. Azure 인증 및 프로젝트 범위 확인
  2. 현재 프로젝트 영역의 용량 확인
  3. 용량이 없는 경우: 모든 영역을 분석하고 사용 가능한 대안 표시
  4. 선택한 영역별로 프로젝트 필터링
  5. 필요한 경우 새 프로젝트 생성 지원
  6. GlobalStandard SKU로 모델 배포
  7. 배포 진행 상황 모니터링

사전 요구 사항

  • Azure CLI 설치 및 구성 완료
  • Cognitive Services 읽기/만들기 권한이 있는 활성 Azure 구독
  • Azure AI Foundry 프로젝트 리소스 ID (PROJECT_RESOURCE_ID 환경 변수 또는 대화형 제공)
    • 형식: /subscriptions/{sub-id}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{account}/projects/{project}
    • 위치: Azure AI Foundry 포털 → 프로젝트 → 개요 → 리소스 ID

빠른 워크플로우

빠른 경로 (현재 영역에 용량 있음)

1. 인증 확인 → 2. 프로젝트 가져오기 → 3. 현재 영역 용량 확인
→ 4. 즉시 배포

대체 영역 경로 (용량 없음)

1. 인증 확인 → 2. 프로젝트 가져오기 → 3. 현재 영역 확인 (용량 없음)
→ 4. 모든 영역 쿼리 → 5. 대안 표시 → 6. 영역 및 프로젝트 선택
→ 7. 배포

배포 단계

단계작업주요 명령어
1. 인증 확인Azure CLI 로그인 및 구독 확인`az account show`, `az login`
2. 프로젝트 가져오기`PROJECT_RESOURCE_ID` ARM ID 구문 분석, 존재 여부 확인`az cognitiveservices account show`
3. 모델 가져오기사용 가능한 모델 나열, 사용자가 모델 및 버전 선택`az cognitiveservices account list-models`
4. 현재 영역 확인GlobalStandard SKU를 사용하여 용량 쿼리`az rest --method GET .../modelCapacities`
5. 다중 영역 쿼리로컬 용량이 없는 경우 모든 영역 쿼리위치 필터 없이 동일한 용량 API
6. 영역 및 프로젝트 선택사용자가 영역 선택; 프로젝트 찾기 또는 생성`az cognitiveservices account list`, `az cognitiveservices account create`
7. 배포고유 이름 생성, 용량 계산 (50% 사용 가능, 최소 50 TPM), 배포 생성`az cognitiveservices account deployment create`

자세한 단계별 지침은 워크플로우 참조를 참조하십시오.

오류 처리

오류증상해결 방법
인증 실패`az account show` 오류 반환`az login` 실행 후 `az account set --subscription `
할당량 없음모든 영역의 용량이 0으로 표시증가 요청 및 문제 해결을 위해 할당량 스킬에 위임; 기존 배포 확인; 대체 모델 시도
모델을 찾을 수 없음빈 용량 목록`az cognitiveservices account list-models`로 모델 이름 확인; 대소문자 구분 확인
이름 충돌"배포가 이미 존재함"배포 이름에 접미사 추가 (`generate_deployment_name` 스크립트에서 자동 처리)
영역 사용 불가영역이 모델을 지원하지 않음사용 가능한 목록에서 다른 영역 선택
권한 거부"Forbidden" 또는 "Unauthorized"Cognitive Services Contributor 역할 확인: `az role assignment list --assignee `

고급 사용법

# 사용자 정의 용량
az cognitiveservices account deployment create ... --sku-capacity <value>

# 배포 상태 확인
az cognitiveservices account deployment show --name <acct> --resource-group <rg> --deployment-name <name> --query "{Status:properties.provisioningState}"

# 배포 삭제
az cognitiveservices account deployment delete --name <acct> --resource-group <rg> --deployment-name <name></name></rg></acct></value></rg></acct></name></rg></acct></value>

참고 사항

  • SKU: GlobalStandard 전용 — API 버전: 2024-10-01 (GA 안정)

관련 스킬

  • microsoft-foundry - Azure AI Foundry 작업용 상위 스킬
  • quota — 할당량 보기, 증가 요청 및 할당량 오류 문제 해결을 위해 이 스킬에 위임
  • azure-quick-review - 규정 준수를 위해 Azure 리소스 검토
  • azure-cost-estimation - Azure 배포 비용 추정
  • azure-validate - 배포 전 Azure 인프라 유효성 검사
GitHub에서 보기
---
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

모든 파일

0개 파일

preset 설치

스킬 파일을 다운로드하여 .claude/skills/ 디렉토리에 추출하세요.

ZIP 다운로드

저장소를 클론하고 스킬 파일을 프로젝트에 복사하세요.

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

복사 복사
빠른 설정: 스킬 폴더를 .claude/skills/에 복사하세요. Claude가 자동으로 감지하고 사용합니다.
저장소 microsoft/skills

관련 스킬

klingai-upgrade-migration
업데이트 된 시간 2026년 7월 3일
Verification &amp; Quality Assurance
업데이트 된 시간 2026년 6월 29일
base44-cli
업데이트 된 시간 2026년 6월 29일
Railway CLI Management
업데이트 된 시간 2026년 7월 2일
OR