capacity目的、用途、および情報源

このスキルが何をするか

リージョンとプロジェクト全体で利用可能な Azure OpenAI モデル容量を検出します。クォータ制限を分析し、可用性を比較し、容量要件に基づいて最適なデプロイ場所を推奨します。用途: 容量の検索、クォータの確認、デプロイ可能な場所、容量の検出、容量に最適なリージョン、複数プロジェクトの容量検索、クォータ分析、モデルの可用性、リージョンの比較、TPM の可用性の確認。使用しない用途: 実際のデプロイ (検出後にプリセットまたはカスタマイズに引き渡す)、クォータ増加要求 (ユーザーを Azure ポータルに誘導する)、既存のデプロイの一覧表示。

上流ワークフローの仕組み

要件とセットアップ

az account show --query "{Subscription:name, SubscriptionId:id}" --output table

制限事項と品質チェック

このファイルからは、個別の制限に関する記述は選択されていません。これは、このスキルがあらゆる入力や環境において安全であることを意味するものではありません。ソースコード全体を確認し、ご自身で結果を検証してください。

まずは安全なトライアルから始めましょう

1. サポートされているホストとリポジトリのインストール手順を確認してください。スキルディレクトリと、それに関連付けられているスクリプト、アセット、ドキュメントはまとめて保管してください。SKILL.md単独では依存関係を省略できる場合があります。
2. エージェントに実際の入力、希望する出力、および受け入れ基準を指定してください。呼び出し構文と利用可能なツールはホストによって異なります。このサイトは、汎用的なインストールコマンドを前提としていません。
3. 使い捨てプロジェクトまたはコピーで、元のワークフローを試してみてください。ファイル、リモートサービス、または課金対象リソースを変更する操作は、許可する前に必ず確認してください。
4. 出力結果をソースの品質チェックおよび独自の要件と照らし合わせて検証してください。トリガーが成功したことやリポジトリのスター数が多いことだけでは、正しい結果とは言えません。

スキルフォーマットとディレクトリの仕様 ↗

詳細は出典元をご覧ください。

• 容量発見
• このスキルを使うタイミング
• スクリプト
• 段階2モデルとバージョンを識別する
• 段階3: 検出を実行
• 段階3.5サブスクリプションクォータの検証
• 段階4結果発表と引き継ぎ
• 段階5デプロイ前にプロジェクトを確認してください
• 関連スキル

関連スキル

• agent-framework-azure-ai-pymicrosoft/skills
• airunway-aks-setupmicrosoft/skills
• aks-cost-optimizationmicrosoft/skills
• appinsights-instrumentationmicrosoft/skills

翻訳と範囲

この読書ガイドは、ピン留めされた上流からの抜粋を選りすぐっていますSKILL.md翻訳は補助的なものです。完全なマニュアルではなく、互換性テスト済みであることを保証するものでもありません。ご使用前に原文および参照ファイルをお読みください。

この紹介文は、下記に固定表示されているバージョンに関するものです。現在のリポジトリのアクティビティと収集時間は別途表示されます。

ピン留めされたソース

原文を読む ↗

ソースを取得しました

2026-10-29T09:32:23Z

ソースコミット

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ソースSHA-256

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