deploy-model목적, 사용법 및 출처

이 스킬의 기능

지능형 의도 기반 라우팅을 지원하는 통합 Azure OpenAI 모델 배포 스킬입니다. 빠른 사전 설정 배포 및 완벽하게 사용자 지정된 배포를 처리합니다.version/SKU/capacity/RAI정책) 및 지역/프로젝트 전반에 걸친 용량 검색. 사용 용도: 모델 배포, GPT 배포, 배포 생성, 모델 배포, OpenAI 모델 배포, 모델 설정, 모델 프로비저닝, 용량 찾기, 모델 가용성 확인, 배포 가능 지역, 모델에 가장 적합한 지역, 용량 분석. 사용하지 말아야 할 용도: 기존 배포 목록 보기(foundry_models_deployments_list MCP 도구 사용), 배포 삭제, 에이전트 생성(사용하지 않음)agent/create), 프로젝트 생성(사용)project/create).

업스트림 워크플로우 작동 방식

Deploying to:
  Project:  <project-name>
  Region:   <region>
  Resource: <resource-group>

Is this correct? Or choose a different project:
  1. ✅ Yes, deploy here (default)
  2. 📋 Show me other projects in this region
  3. 🌍 Choose a different region

요구 사항 및 설정

제한 사항 및 품질 검사

이 파일에서 별도의 제한 조건 구문이 선택되지 않았습니다. 이는 해당 스킬이 모든 입력 또는 환경에서 안전하다는 것을 의미하지 않습니다. 전체 소스 코드를 검토하고 결과를 직접 확인하십시오.

안전한 시험 사용부터 시작하세요

1. 지원되는 호스트와 저장소 설치 지침을 확인하세요. 스킬 디렉토리와 해당 디렉토리에서 참조하는 스크립트, 자산 및 문서를 함께 보관하세요.SKILL.md단독으로는 종속성을 생략할 수 있습니다.
2. 에이전트에 실제 입력값, 원하는 출력값 및 승인 기준을 제공하십시오. 호출 구문 및 사용 가능한 도구는 호스트에 따라 다르므로 이 사이트는 범용 설치 명령을 제공하지 않습니다.
3. 원본 워크플로를 임시 프로젝트 또는 복사본에서 테스트해 보세요. 파일, 원격 서비스 또는 유료 리소스를 변경하는 작업은 허용하기 전에 검토하십시오.
4. 출력 결과를 원본 품질 검사 및 자체 요구 사항에 맞춰 검증하십시오. 트리거가 성공적으로 작동했거나 저장소의 별점 수가 높다고 해서 반드시 올바른 결과가 나오는 것은 아닙니다.

기술 형식 및 디렉토리 사양 ↗

원문에서 더 자세한 내용을 읽어보세요.

• 배포 모델
• 의도 감지
• 멀티모드 체이닝
• 프로젝트 선택 (모든 모드)
• 결의안
• 확인 단계 (필수)
• 배포 전 검증(모든 모드)
• 필수 조건
• 하위 기술

관련 기술

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

번역 및 범위

이 독서 안내서는 고정된 상류 지역에서 발췌한 구절들을 소개합니다.SKILL.md본 번역은 보조 번역이며, 완전한 설명서 또는 호환성 테스트를 보장하는 것은 아닙니다. 사용 전에 원본 및 참조 파일을 반드시 읽어 주십시오.

이 소개글은 아래 고정된 버전을 참조하며, 현재 저장소 활동 및 수집 시간은 별도로 표시됩니다.

고정된 소스

원문을 읽어보세요 ↗

출처 검색됨

2026-10-29T09:32:23Z

소스 커밋

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출처 SHA-256

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