En bref
Déploie un modèle Azure OpenAI vers une région optimale, en analysant la capacité sur toutes les régions disponibles : la région courante est vérifiée en premier, puis des alternatives sont proposées si besoin. Le SKILL.md renvoie vers customize pour le choix d’un SKU, d’une version, d’une capacité personnalisée ou d’un déploiement à débit provisionné (PTU).
Ce que ça fait
- Choisit une région optimale selon la capacité
- Vérifie d’abord la région courante
- Renvoie les choix de SKU, version ou PTU vers customize
Pour qui, et un exemple
Les équipes qui veulent un déploiement Azure OpenAI rapide, dans la meilleure région disponible, sans tout paramétrer à la main.
Exemple de demande : « Déploie ce modèle dans la meilleure région disponible, en vérifiant d’abord notre région actuelle. »
Cela concerne un déploiement rapide, le choix automatique d’une région optimale ou une haute disponibilité, et non pour un SKU, une version, une capacité ou un PTU personnalisés. Exemple rédigé par iadujour.fr à partir du SKILL.md, non testé.
Installer
npx skills add microsoft/skills (sélection de la skill dans l’assistant, README).
npx skills add microsoft/skillsFonctionne avec
- GitHub Copilot
- Copilot CLI
Source : README : exemples de « Copilot CLI » et « GitHub Copilot in VS Code » ; l’installation `npx skills add` envoie les fichiers vers le répertoire de l’agent choisi, sans liste exhaustive.
Niveau : Avancé
S’adresse à un usage avancé (sécurité, production, architecture ou réglages fins) décrit dans le SKILL.md.
À savoir
Extrait du SKILL.md
La description d’origine, celle que l’agent lit pour décider de charger la skill (en anglais) :
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 […]
Citée depuis le SKILL.md au commit b8a1c66 . Le dossier contient aussi 3 fichiers annexes (references/).
Le SKILL.md compte 94 lignes et 10 sections principales :
- What This Skill Does
- Prerequisites
- Quick Workflow
- Fast Path (Current Region Has Capacity)
- Alternative Region Path (No Capacity)
- Deployment Phases
- Error Handling
- Advanced Usage
- Notes
- Related Skills
Licence : MIT
Vérifiée le 10 novembre 2026 sur : fichier de licence d’un dossier parent (.github/plugins/azure-skills/LICENSE) . Licence déclarée dans le frontmatter : « MIT ». Titulaire : Copyright 2025 (c) Microsoft Corporation..
La licence autorise la reprise : le texte intégral du SKILL.md est reproduit ci-dessous, sans modification, avec sa mention de licence.
Texte intégral du SKILL.md
Reproduit sans modification depuis microsoft/skills (commit b8a1c66) , © Microsoft, sous licence MIT (fichier de licence d’origine ).
Afficher le SKILL.md original (94 lignes, en anglais)
---
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
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