К основному содержанию
скилл

preset — скилл для Claude Code: развёртывание Azure OpenAI

Скилл проверяет доступность Azure OpenAI в текущем регионе и предлагает другие регионы, если там нет ёмкости. Помогает выбрать модель и развернуть её.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add microsoft/skills --skill preset -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает preset

Сначала скилл проверяет вход в Azure и ресурс проекта, затем показывает доступные модели и проверяет ёмкость текущего региона. Если её не хватает, он запрашивает сведения по другим регионам и предлагает выбрать регион и проект. При необходимости можно создать новый проект.

Развёртывание использует SKU GlobalStandard: скилл рассчитывает ёмкость и следит за ходом операции. Для работы нужны Azure CLI с настройкой входа, активная подписка с правами чтения и создания Cognitive Services, а также ID ресурса проекта Microsoft Foundry через PROJECT_RESOURCE_ID или интерактивный ввод. Без этих прав проверка проекта или создание развёртывания не пройдут.

Какие задачи решает

  • проверить ёмкость модели в текущем регионе
  • найти регион с доступной ёмкостью Azure OpenAI
  • выбрать модель и версию для развёртывания
  • создать проект Microsoft Foundry для выбранного региона
  • отследить состояние развёртывания модели

Примеры запросов агенту

  • Разверни выбранную модель Azure OpenAI в регионе моего проекта.
  • Проверь другие регионы и предложи, где есть ёмкость для модели.
  • Создай проект в выбранном регионе и запусти развёртывание GlobalStandard.

Как установить preset

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add microsoft/skills --skill preset -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/preset/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/preset/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о preset

Как установить preset в Claude Code?

Выполните npx skills add microsoft/skills --skill preset -a claude-code, затем используйте файл ~/.claude/skills/preset/SKILL.md.

Что делает preset?

Скилл проверяет ёмкость Azure OpenAI в регионе проекта и, если её нет, ищет доступные варианты в других регионах. Затем помогает выбрать регион и проект и запускает развёртывание модели.

Что нужно для работы preset?

Нужны настроенный Azure CLI, активная подписка с правами чтения и создания Cognitive Services и ID ресурса проекта Microsoft Foundry. ID передают через PROJECT_RESOURCE_ID или вводят при запросе.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: preset
description: "Intelligently deploys Azure OpenAI models to optimal regions by analyzing capacity across all available regions. Automatically checks current region first and shows alternatives if needed. USE FOR: quick deployment, optimal region, best region, automatic region selection, fast setup, multi-region capacity check, high availability deployment, deploy to best location. DO NOT USE FOR: custom SKU selection (use customize), specific version selection (use customize), custom capacity configuration (use customize), PTU deployments (use customize)."
license: MIT
metadata:
  author: Microsoft
  version: "1.0.1"
---

# Deploy Model to Optimal Region

Automates intelligent Azure OpenAI model deployment by checking capacity across regions and deploying to the best available option.

## What This Skill Does

1. Verifies Azure authentication and project scope
2. Checks capacity in current project's region
3. If no capacity: analyzes all regions and shows available alternatives
4. Filters projects by selected region
5. Supports creating new projects if needed
6. Deploys model with GlobalStandard SKU
7. Monitors deployment progress

## Prerequisites

- Azure CLI installed and configured
- Active Azure subscription with Cognitive Services read/create permissions
- Microsoft Foundry project resource ID (`PROJECT_RESOURCE_ID` env var or provided interactively)
  - Format: `/subscriptions/{sub-id}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{account}/projects/{project}`
  - Found in: Microsoft Foundry portal → Project → Overview → Resource ID

## Quick Workflow

### Fast Path (Current Region Has Capacity)
```
1. Check authentication → 2. Get project → 3. Check current region capacity
→ 4. Deploy immediately
```

### Alternative Region Path (No Capacity)
```
1. Check authentication → 2. Get project → 3. Check current region (no capacity)
→ 4. Query all regions → 5. Show alternatives → 6. Select region + project
→ 7. Deploy
```

---

## Deployment Phases

| Phase | Action | Key Commands |
|-------|--------|-------------|
| 1. Verify Auth | Check Azure CLI login and subscription | `az account show`, `az login` |
| 2. Get Project | Parse `PROJECT_RESOURCE_ID` ARM ID, verify exists | `az cognitiveservices account show` |
| 3. Get Model | List available models, user selects model + version | `az cognitiveservices account list-models` |
| 4. Check Current Region | Query capacity using GlobalStandard SKU | `az rest --method GET .../modelCapacities` |
| 5. Multi-Region Query | If no local capacity, query all regions | Same capacity API without location filter |
| 6. Select Region + Project | User picks region; find or create project | `az cognitiveservices account list`, `az cognitiveservices account create` |
| 7. Deploy | Generate unique name, calculate capacity (50% available, min 50 TPM), create deployment | `az cognitiveservices account deployment create` |

For detailed step-by-step instructions, see [workflow reference](references/workflow.md).

---

## Error Handling

| Error | Symptom | Resolution |
|-------|---------|------------|
| Auth failure | `az account show` returns error | Run `az login` then `az account set --subscription <id>` |
| No quota | All regions show 0 capacity | Defer to the [quota skill](../../../quota/quota.md) for increase requests and troubleshooting; check existing deployments; try alternative models |
| Model not found | Empty capacity list | Verify model name with `az cognitiveservices account list-models`; check case sensitivity |
| Name conflict | "deployment already exists" | Append suffix to deployment name (handled automatically by `generate_deployment_name` script) |
| Region unavailable | Region doesn't support model | Select a different region from the available list |
| Permission denied | "Forbidden" or "Unauthorized" | Verify Cognitive Services Contributor role: `az role assignment list --assignee <user>` |

---

## Advanced Usage

```bash
# Custom capacity
az cognitiveservices account deployment create ... --sku-capacity <value>

# Check deployment status
az cognitiveservices account deployment show --name <acct> --resource-group <rg> --deployment-name <name> --query "{Status:properties.provisioningState}"

# Delete deployment
az cognitiveservices account deployment delete --name <acct> --resource-group <rg> --deployment-name <name>
```

## Notes

- **SKU:** GlobalStandard only — **API Version:** 2024-10-01 (GA stable)

---

## Related Skills

- **microsoft-foundry** - Parent skill for Microsoft Foundry operations
- **[quota](../../../quota/quota.md)** — For quota viewing, increase requests, and troubleshooting quota errors, defer to this skill
- **azure-quick-review** - Review Azure resources for compliance
- **cost-estimation** - Estimate costs through the separately installed `azure-cost` plugin
- **azure-validate** - Validate Azure infrastructure before deployment

© Microsoft · MIT · microsoft/skills

Похожие скиллы

Все скиллы по теме «Облака: AWS, Azure, GCP» →
caveman-manage JuliusBrussee Проверяет состояние и результаты экспериментов Caveman Cloud, предлагает одно действие или блокирует рискованный запрос. Нужен перед запуском, одобрением, отменой или откатом. CX Codex +1 104 200установок workers-best-practices cloudflare Скилл настраивает ИИ на проверку продакшен-кода Cloudflare Workers по актуальным правилам рантайма, типам Wrangler и антипаттернам. CX Codex +1 126 100установок cloudflare-email-service cloudflare Скилл для работы с Cloudflare Email Sending и Email Routing: помогает настроить отправку и приём писем в Workers. CX Codex +1 102 300установок firebase-basics официальный google Скилл настраивает Firebase CLI, помогает войти в аккаунт, создать или выбрать проект и скачать конфигурацию Android или iOS. CX Codex 14 100установок cloudflare-one cloudflare Помогает агенту проектировать, настраивать и разбирать развёртывания Cloudflare One Zero Trust и SASE. Пригодится, когда нужно спланировать Access, Gateway или туннели без похода в документацию вручную. CX Codex +1 93 100установок cloudflare-one-migrations cloudflare Помогает спланировать переход с VPN, SWG или SASE на Cloudflare One: сопоставляет политики, находит пробелы и расписывает порядок выката. CX Codex +1 89 500установок

Из того же набора143

Весь набор →
llms Собирает llms.txt и llms-full.txt по вики проекта: краткий указатель со ссылками и полную версию с встроенным текстом страниц. ★ 3 149звёзд репо crisp Генерирует компактную wiki по репозиторию и сразу собирает сайт на VitePress. Пригодится, когда нужна документация, а ждать долгую сборку не хочется. ★ 3 149звёзд репо build Команда build из набора Deep Wiki упаковывает готовые markdown-страницы вики в проект VitePress. Тёмная тема, диаграммы Mermaid в тёмном режиме, зум по клику на картинки и схемы. ★ 3 149звёзд репо wiki-architect Разбирает кодовую базу и собирает иерархический каталог документации со ссылками на файлы и строками. Плюс четыре гайда по онбордингу под разную аудиторию. ★ 3 149звёзд репо customize Ведёт по шагам через развёртывание модели Azure OpenAI: версия, SKU, ёмкость, политика RAI и дополнительные параметры. Пригодится, когда нужен точный контроль над конфигурацией. ★ 3 149звёзд репо finetuning Скилл ведёт дообучение моделей в Microsoft Foundry: подготовка датасета, запуск задания, деплой и оценка. Пригодится, когда базовое поведение модели не подходит. ★ 3 149звёзд репо azure-kubernetes-automatic-readiness Оценивает манифесты и конфигурацию кластера на совместимость с AKS Automatic, находит блокеры миграции и предлагает правки. ★ 3 149звёзд репо azure-enterprise-infra-planner Скилл планирует корпоративную инфраструктуру Azure по описанию нагрузки и генерирует Bicep или Terraform. Пригодится, когда нужно спроектировать landing zone, hub-spoke сеть или DR-топологию. ★ 3 149звёзд репо

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой