Lokalisierter Leseleitfaden

customizeZweck, Verwendung und Quelle

Interaktiver, geführter Bereitstellungsablauf für Azure OpenAI-Modelle mit vollständiger Anpassungskontrolle. Schrittweise Auswahl der Modellversion, SKU (GlobalStandard/Standard/ProvisionedManagedKapazität, RAI-Richtlinie (Inhaltsfilter) und erweiterte Optionen (dynamisches Kontingent, Prioritätsverarbeitung, Überlauf). VERWENDUNG FÜR: Benutzerdefinierte Bereitstellung, Bereitstellung nach Modell anpassen, Version auswählen, SKU auswählen, Kapazität festlegen, Inhaltsfilter konfigurieren, RAI-Richtlinie, Bereitstellungsoptionen, detaillierte Bereitstellung, erweiterte Bereitstellung, PTU-Bereitstellung, bereitgestellter Durchsatz. NICHT VERWENDEN FÜR: Schnelle Bereitstellung in der optimalen Region (Voreinstellung verwenden).

Quelle abgerufen: 2026-10-29

Quell-Repository: microsoft/skills
SKILL.md: .github/plugins/azure-skills/skills/microsoft-foundry/models/deploy-model/customize/SKILL.md
Repository-Sterne: 3,157
Repository zuletzt aktualisiert: 2026-10-31
Fähigkeitskategorien: Cloud-Dienste
Letzte Datenerfassung: 2026-10-31 10:38 UTC+08:00

Lizenz: Lizenzdatei: Prüfung ausstehend

Original SKILL.md

Die Workflow-Auszüge dienen als Lesehilfe und sind keine ausführbaren Anweisungen von Codez. Für die Erstellung dieser Seite wurde keine Drittanbieter-Skill verwendet.

Die folgenden Abschnitte zu Zweck und Arbeitsablauf sind vorgelagertes Material, das zur besseren Lesbarkeit aufbereitet und übersetzt wurde. Sie unterscheiden sich von der separat gekennzeichneten redaktionellen Analyse von Codez.

Was diese Fähigkeit bewirkt

Wie der vorgelagerte Workflow funktioniert

Wann man diese Fähigkeit einsetzen sollte

Nutzen Sie diese Funktion, wenn Sie die Bereitstellungskonfiguration präzise steuern müssen: ✅ Wählen Sie eine bestimmte Modellversion (nicht nur die neueste) ✅ Wählen Sie die Bereitstellungs-SKU (GlobalStandard vs. Standard vs. PTU) ✅ Legen Sie die genaue Kapazität innerhalb des verfügbaren Bereichs fest

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Modellbereitstellung anpassen

Interaktiver, geführter Workflow für die Bereitstellung von Azure OpenAI-Modellen mit vollständiger Kontrolle über Version, SKU, Kapazität, Inhaltsfilterung und erweiterte Optionen.

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Schneller Pfad (Standardeinstellungen)

Wenn der Benutzer alle Standardeinstellungen akzeptiert (neueste Version, GlobalStandard-SKU, empfohlene Kapazität, Standard-RAI-Richtlinie, Standard-Upgrade-Richtlinie), wird die Bereitstellung in ca.5Interaktionen.

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1. Verify Authentication
2. Get Project Resource ID
3. Verify Project Exists
4. Get Model Name (if not provided)
5. List Model Versions → User Selects
6. List SKUs for Version → User Selects
7. Get Capacity Range → User Configures
   7b. If no capacity: Cross-Region Fallback → Query all regions → User selects region/project
8. List RAI Policies → User Selects
9. Configure Advanced Options (if applicable)
10. Configure Version Upgrade Policy
11. Generate Deployment Name
12. Review Configuration
13. Execute Deployment & Monitor

Anforderungen und Einrichtung

Voraussetzungen

Azure-Abonnement mit der Rolle „Mitwirkender“ oder „Besitzer“ von Cognitive Services Microsoft Foundry-Projektressourcen-ID (Format:/subscriptions/{sub}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{account}/projects/{project})

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Grenzwerte und Qualitätskontrollen

Aus dieser Datei wurde kein separater Grenzwertabschnitt ausgewählt. Dies bedeutet nicht, dass die Anwendung für jede Eingabe oder Umgebung geeignet ist. Überprüfen Sie den vollständigen Quellcode und validieren Sie Ihr Ergebnis selbst.

Beginnen Sie mit einem sicheren Testlauf

Prüfen Sie den unterstützten Host und die Installationsanweisungen für das Repository. Halten Sie das Skill-Verzeichnis und die darin enthaltenen Skripte, Assets und Dokumentationen zusammen;SKILL.mdEine Einzelperson kann Abhängigkeiten außer Acht lassen.
Geben Sie dem Agenten Ihre tatsächlichen Eingaben, die gewünschten Ausgaben und die Akzeptanzkriterien an. Aufrufsyntax und verfügbare Tools hängen vom Hostsystem ab; diese Website geht nicht von einem universellen Installationsbefehl aus.
Testen Sie den Quellworkflow in einem temporären Projekt oder auf einer Kopie. Überprüfen Sie Vorgänge, die Dateien, Remote-Dienste oder abrechnungsfähige Ressourcen ändern, bevor Sie diese zulassen.
Überprüfen Sie die Ausgabe anhand der Quellqualitätsprüfungen und Ihrer eigenen Anforderungen. Ein erfolgreicher Trigger oder eine hohe Anzahl von Sternen im Repository garantiert kein korrektes Ergebnis.

Spezifikation des Kompetenzformats und des Verzeichnisses ↗

Lesen Sie mehr dazu in der Quelle.

Übersetzung und Umfang

Dieser Leseleitfaden wählt Passagen aus dem markierten stromaufwärts gelegenen Abschnitt aus.SKILL.mdDie Übersetzung wurde unterstützt. Es handelt sich weder um ein vollständiges Handbuch noch um eine Garantie für geprüfte Kompatibilität. Lesen Sie vor der Verwendung das Original und die darin referenzierten Dateien.

Diese Einleitung bezieht sich auf die unten angepinnte Version; die aktuelle Repository-Aktivität und der Erfassungszeitpunkt werden separat angezeigt.

Angeheftete Quelle: Lesen Sie das Original ↗
Quelle abgerufen: 2026-10-29T09:32:23Z
Source-Commit: 00d66a64919edca5bca2c673373444e36a4b5461
Quelle SHA-256: d0a25090ffc3e139ff2eaeca5f814a83aa61d596571d267f6a7ad534c153ba68

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