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Lokalisierter Leseleitfaden

presetZweck, Verwendung und Quelle

Stellt Azure OpenAI-Modelle intelligent in optimalen Regionen bereit, indem die Kapazität aller verfügbaren Regionen analysiert wird. Die aktuelle Region wird automatisch geprüft, und bei Bedarf werden Alternativen angezeigt. ANWENDUNG: Schnelle Bereitstellung, optimale Region, beste Region, automatische Regionsauswahl, schnelle Einrichtung, Kapazitätsprüfung in mehreren Regionen, Hochverfügbarkeitsbereitstellung, Bereitstellung am besten Standort. NICHT VERWENDEN FÜR: Benutzerdefinierte SKU-Auswahl (verwenden Sie „Anpassen“), Auswahl einer bestimmten Version (verwenden Sie „Anpassen“), benutzerdefinierte Kapazitätskonfiguration (verwenden Sie „Anpassen“), PTU-Bereitstellungen (verwenden Sie „Anpassen“).

Quelle abgerufen:

Quell-Repository
microsoft/skills
SKILL.md
.github/plugins/azure-skills/skills/microsoft-foundry/models/deploy-model/preset/SKILL.md
Repository-Sterne
3,157
Repository zuletzt aktualisiert
2026-10-31
Fähigkeitskategorien
Cloud-Dienste
Letzte Datenerfassung

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

Stellt Azure OpenAI-Modelle intelligent in optimalen Regionen bereit, indem die Kapazität aller verfügbaren Regionen analysiert wird. Die aktuelle Region wird automatisch geprüft, und bei Bedarf werden Alternativen angezeigt. ANWENDUNG: Schnelle Bereitstellung, optimale Region, beste Region, automatische Regionsauswahl, schnelle Einrichtung, Kapazitätsprüfung in mehreren Regionen, Hochverfügbarkeitsbereitstellung, Bereitstellung am besten Standort. NICHT VERWENDEN FÜR: Benutzerdefinierte SKU-Auswahl (verwenden Sie „Anpassen“), Auswahl einer bestimmten Version (verwenden Sie „Anpassen“), benutzerdefinierte Kapazitätskonfiguration (verwenden Sie „Anpassen“), PTU-Bereitstellungen (verwenden Sie „Anpassen“).

Wie der vorgelagerte Workflow funktioniert

Modell in optimaler Region bereitstellen

Automatisiert die intelligente Bereitstellung von Azure OpenAI-Modellen, indem die Kapazität in verschiedenen Regionen geprüft und die Bereitstellung auf der jeweils besten verfügbaren Option durchgeführt wird.

Aufwärtspassage · L10 ↗

Was diese Fähigkeit bewirkt

Überprüft die Azure-Authentifizierung und den Projektumfang. Prüft die Kapazität in der Region des aktuellen Projekts.

Aufwärtspassage · L14 ↗

Bereitstellungsphasen

Eine detaillierte Schritt-für-Schritt-Anleitung finden Sie in der Workflow-Referenz.

Aufwärtspassage · L49 ↗
Aufwärtspassage · ↗
1. Check authentication → 2. Get project → 3. Check current region capacity
→ 4. Deploy immediately

Anforderungen und Einrichtung

Voraussetzungen

Azure CLI installierte und konfigurierte ein aktives Azure-Abonnement mit Cognitive Services.read/createBerechtigungen

Aufwärtspassage · L24 ↗

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

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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
Source-Commit
00d66a64919edca5bca2c673373444e36a4b5461
Quelle SHA-256
a2bab6b973292e2e0833b47257cfdb7354777dbdff5669db67ea6874c453bd09
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