Guia de leitura localizado
deploy-modelFinalidade, utilização e fonte
Habilidade unificada de implantação de modelos OpenAI do Azure com roteamento inteligente baseado em intenção. Lida com implantações predefinidas rápidas e implantações totalmente personalizadas.version/SKU/capacity/RAIpolítica) e descoberta de capacidade em diferentes regiões e projetos. USAR PARA: implantar modelo, implantar GPT, criar implantação, implantação de modelo, implantar modelo OpenAI, configurar modelo, provisionar modelo, encontrar capacidade, verificar disponibilidade do modelo, onde posso implantar, melhor região para o modelo, análise de capacidade. NÃO USAR PARA: listar implantações existentes (use a ferramenta MCP foundry_models_deployments_list), excluir implantações, criação de agentes (useagent/create), criação de projetos (useproject/create).
Fonte recuperada:
- Repositório de origem
- microsoft/skills
- SKILL.md
.github/plugins/azure-skills/skills/microsoft-foundry/models/deploy-model/SKILL.md- Estrelas do repositório
- 3,157
- Atualização do repositório
- 2026-10-31
- Classificação de Habilidades
- Serviços em nuvem
- Última coleta
Licença: Arquivo de licença pendente de verificação
Os trechos do fluxo de trabalho são auxiliares de leitura e não instruções executáveis do Codez. Nenhuma Skill de terceiros foi executada para gerar esta página.
Os trechos abaixo, que descrevem o propósito e o fluxo de trabalho, são material original, organizado e traduzido para facilitar a leitura. Eles são distintos da análise editorial da Codez, que possui uma etiqueta separada.
O que esta habilidade faz
Habilidade unificada de implantação de modelos OpenAI do Azure com roteamento inteligente baseado em intenção. Lida com implantações predefinidas rápidas e implantações totalmente personalizadas.version/SKU/capacity/RAIpolítica) e descoberta de capacidade em diferentes regiões e projetos. USAR PARA: implantar modelo, implantar GPT, criar implantação, implantação de modelo, implantar modelo OpenAI, configurar modelo, provisionar modelo, encontrar capacidade, verificar disponibilidade do modelo, onde posso implantar, melhor região para o modelo, análise de capacidade. NÃO USAR PARA: listar implantações existentes (use a ferramenta MCP foundry_models_deployments_list), excluir implantações, criação de agentes (useagent/create), criação de projetos (useproject/create).
Como funciona o fluxo de trabalho upstream
Etapa de confirmação (obrigatória)
Sempre confirme o destino antes de implantar. Mostre ao usuário o que será usado e dê a ele a oportunidade de alterar: Se o usuário escolher a opção2, mostrar topo5Projetos nessa região: > ⚠️ Nunca implante sem mostrar ao usuário qual projeto será usado. Isso evita implantações acidentais no recurso errado.
Passagem a montante · L87 ↗Modelo de Implantação
Escopo — leia isto primeiro. Esta habilidade cria implantações de modelo fora da banda via Azure CLI / MCP / portal. Para projetos Foundry gerenciados pelo Azure (aqueles criados a partir deazd ai agent init), declarar implantações emazure.yaml services.ai-project.deployments[]em vez de -azd ai agent initescreve a entrada do manifesto de exemplo eazd provisioncria a implantação por meio do Bicep. Vejafoundry-agent/create/create-hosted.mdPara o Caminho Dourado. Use esta habilidade somente para: (a) projetos do Foundry não gerenciados por um projeto azd, (b) implantações ad-hoc fora do ciclo de vida do azd. Ponto de entrada unificado para todos os fluxos de trabalho de implantação de modelos do Azure OpenAI. Analisa a intenção do usuário e direciona para o modo de implantação apropriado.
Detecção de Intenção
Analise a solicitação do usuário e direcione-o para o modo correto:
Passagem a montante · L24 ↗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 regionRequisitos e configuração
Pré-requisitos
Todos os modos de implantação exigem: CLI do Azure instalada e autenticada (az login)
Limites e verificações de qualidade
Nenhuma passagem de limites separada foi selecionada deste arquivo. Isso não significa que a Skill seja segura para todas as entradas ou ambientes. Analise o código-fonte completo e valide seus próprios resultados.
Comece com um teste seguro.
- Verifique o host compatível e as instruções de instalação do repositório. Mantenha o diretório Skill e seus scripts, recursos e documentação referenciados juntos;SKILL.mdsozinho pode omitir dependências.
- Forneça ao agente suas entradas reais, a saída desejada e os critérios de aceitação. A sintaxe de invocação e as ferramentas disponíveis dependem do host; este site não pressupõe um comando de instalação universal.
- Teste o fluxo de trabalho original em um projeto descartável ou em uma cópia. Analise as operações que alteram arquivos, serviços remotos ou recursos faturáveis antes de permiti-las.
- Valide o resultado comparando-o com as verificações de qualidade da fonte e com seus próprios requisitos. Um gatilho bem-sucedido ou uma alta contagem de estrelas no repositório não garantem um resultado correto.
Leia mais na fonte.
Habilidades relacionadas
Tradução e escopo
Este guia de leitura seleciona trechos do texto fixado a montante.SKILL.mdA tradução foi feita com auxílio de ferramentas. Este não é um manual completo nem garante compatibilidade comprovada. Leia o original e os arquivos referenciados antes de usar.
Esta introdução refere-se à versão fixada abaixo; a atividade atual do repositório e o tempo de coleta são mostrados separadamente.
- Fonte fixada
- Leia o original ↗
- Fonte recuperada
- Commit de origem
00d66a64919edca5bca2c673373444e36a4b5461- Fonte SHA-256
ae0de869fdaee1a6b6b04582e723a2363d482d85a5c119f1963a2c36eff5667c