preset

bởi microsoft

Thông minh triển khai các mô hình Azure OpenAI đến các khu vực tối ưu bằng cách phân tích dung lượng trên tất cả các khu vực khả dụng. Tự động kiểm tra khu vực hiện tại trước và…

npx skills add https://github.com/microsoft/azure-skills --skill preset

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
  • Microsoft 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: Microsoft 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

PhaseActionKey Commands
1. Verify AuthCheck Azure CLI login and subscriptionaz account show, az login
2. Get ProjectParse PROJECT_RESOURCE_ID ARM ID, verify existsaz cognitiveservices account show
3. Get ModelList available models, user selects model + versionaz cognitiveservices account list-models
4. Check Current RegionQuery capacity using GlobalStandard SKUaz rest --method GET .../modelCapacities
5. Multi-Region QueryIf no local capacity, query all regionsSame capacity API without location filter
6. Select Region + ProjectUser picks region; find or create projectaz cognitiveservices account list, az cognitiveservices account create
7. DeployGenerate unique name, calculate capacity (50% available, min 50 TPM), create deploymentaz cognitiveservices account deployment create

For detailed step-by-step instructions, see workflow reference.


Error Handling

ErrorSymptomResolution
Auth failureaz account show returns errorRun az login then az account set --subscription <id>
No quotaAll regions show 0 capacityDefer to the quota skill for increase requests and troubleshooting; check existing deployments; try alternative models
Model not foundEmpty capacity listVerify 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 unavailableRegion doesn't support modelSelect 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

# 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 Microsoft Foundry operations
  • quota — For quota viewing, increase requests, and troubleshooting quota errors, defer to this skill
  • azure-quick-review - Review Azure resources for compliance
  • cost-estimation - Estimate costs through the separately installed azure-cost plugin
  • azure-validate - Validate Azure infrastructure before deployment

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Xây dựng các tác nhân Azure AI Foundry bằng SDK Python của Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Sử dụng khi tạo các tác nhân bền vững với AzureAIAgentsProvider, sử dụng các công cụ được lưu trữ (trình thông dịch mã, tìm kiếm tệp, tìm kiếm web), tích hợp máy chủ MCP, quản lý chuỗi hội thoại hoặc triển khai phản hồi phát trực tuyến. Bao gồm các công cụ hàm, đầu ra có cấu trúc và các tác nhân đa công cụ.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Thiết lập AI Runway trên AKS — từ cụm trống đến mô hình đang chạy. Bao gồm xác minh cụm, cài đặt controller, đánh giá GPU, thiết lập nhà cung cấp và triển khai đầu tiên. KHI NÀO: "thiết lập AI Runway", "onboard cụm AKS", "cài đặt AI Runway", "thiết lập airunway", "triển khai mô hình lên AKS", "suy luận GPU trên AKS", "thiết lập KAITO trên AKS", "chạy LLM trên AKS", "vLLM trên AKS", "thiết lập phục vụ mô hình trên AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Hướng dẫn để instrument các ứng dụng web với Azure Application Insights. Cung cấp các mẫu telemetry, thiết lập SDK, và tài liệu tham khảo cấu hình. KHI NÀO: cách instrument ứng dụng, App Insights SDK, các mẫu telemetry, App Insights là gì, hướng dẫn Application Insights, ví dụ instrumentation, các phương pháp tốt nhất APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrument các ứng dụng trình duyệt/web bằng SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Dùng cho Real User Monitoring (RUM) — lượt xem trang, nhấp chuột, phụ thuộc AJAX/fetch, ngoại lệ, sự kiện tùy chỉnh và dấu vết tác nhân GenAI phía trình duyệt tương quan với dấu vết OpenTelemetry phía backend. Bao gồm thiết lập SDK Loader Script và npm, tiện ích mở rộng framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, trình khởi tạo telemetry và quy ước ngữ nghĩa OTel GenAI cho các span tác nhân/công cụ/mô hình phát ra từ trình duyệt.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Xây dựng ứng dụng phát hiện bất thường với Azure AI Anomaly Detector SDK cho Java. Sử dụng khi triển khai phát hiện bất thường đơn biến/đa biến, phân tích chuỗi thời gian hoặc giám sát hỗ trợ AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Triển khai Conversational Language Understanding (CLU) bằng SDK Python azure-ai-language-conversations. Sử dụng khi làm việc với ConversationAnalysisClient để phân tích ý định và thực thể trong hội thoại, xây dựng tính năng NLP, hoặc tích hợp hiểu ngôn ngữ vào ứng dụng.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 cho Python. Dùng cho không gian làm việc ML, công việc, mô hình, tập dữ liệu, tính toán và quy trình. Kích hoạt: "azure-ai-ml", "MLClient", "không gian làm việc", "đăng ký mô hình", "công việc đào tạo", "tập dữ liệu".
development