Compétences deploy-model
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deploy-model

Risque faible ⚡ Contient des scripts🌐 Accès réseau⚙️ Commandes externes

Azure OpenAI-Modelle bereitstellen

OpenAI-Modelle in Azure Foundry mit intelligenter Routing bereitstellen. Dieser Skill verhandelt voreingestellte Bereitstellungen, benutzerdefinierte Konfigurationen und Kapazitätsermittlung über Azure-Regionen hinweg.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 73 Bronze
1

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2

Importer dans Claude

Allez dans Paramètres → Capacités → Skills → Importer un skill

3

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Utilisation de "deploy-model". Deploy gpt-4o to Azure Foundry

Résultat attendu:

  • Deployment created successfully
  • Model: gpt-4o
  • Region: eastus
  • SKU: Standard
  • Capacity: Auto-scaled
  • Deployment URL: https://portal.azure.com/...

Utilisation de "deploy-model". Find capacity for gpt-4o-mini

Résultat attendu:

  • Available regions found:
  • 1. eastus - 500 TPM available
  • 2. westus2 - 300 TPM available
  • 3. uksouth - 200 TPM available

Audit de sécurité

Risque faible
v1 • 2/21/2026

Static analysis flagged 475 potential issues, but evaluation confirms these are false positives or expected behavior. The skill uses shell commands to invoke Azure CLI for model deployment operations, which is legitimate for Azure tooling. Network access is to Azure API endpoints. Filesystem patterns are documentation examples, not vulnerabilities. This is an official Microsoft skill for Azure Foundry.

17
Fichiers analysés
2,443
Lignes analysées
6
résultats
1
Total des audits
Problèmes à risque faible (3)
capacity/scripts/discover_and_rank.ps1:25-33scripts/generate_deployment_url.sh:75-79
Shell Command Execution in Scripts
Scripts use shell commands to invoke Azure CLI for model deployment. This is expected behavior for an Azure deployment skill.
capacity/scripts/discover_and_rank.ps1:26-32
Network Access to Azure Endpoints
Scripts make network requests to Azure API endpoints. This is required for Azure model deployment operations.
capacity/SKILL.md:31SKILL.md:130
Documentation References to File Paths
Documentation files contain example paths. These are documentation examples, not actual filesystem vulnerabilities.

Facteurs de risque

⚡ Contient des scripts
Aucun emplacement spécifique enregistré
🌐 Accès réseau (2)
capacity/scripts/discover_and_rank.ps1:26 scripts/generate_deployment_url.ps1:59
⚙️ Commandes externes (4)
capacity/scripts/discover_and_rank.ps1:25-26 capacity/scripts/discover_and_rank.sh:17 capacity/SKILL.md:21 SKILL.md:25-47
Audité par: claude

Score de qualité

45
Architecture
100
Maintenabilité
85
Contenu
50
Communauté
84
Sécurité
91
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Schnelle Modellbereitstellung

OpenAI-Modell mit Standardeinstellungen für schnelles Prototyping bereitstellen

Benutzerdefinierte Unternehmensbereitstellung

Bereitstellung mit spezifischer SKU, Kapazität und RAI-Richt Produktion konfigurieren

Kapazitätsermittlung

Verfügbare Regionen und Kapazität für bestimmte Modelltypen vor der Bereitstellung finden

Essayez ces prompts

Schnelle Bereitstellung 
Deploy gpt-4o to Azure Foundry in the eastus region
Benutzerdefinierte Bereitstellung 
Deploy gpt-4 with Standard SKU, 100 TPM capacity, and content filtering enabled to westus2
Kapazität finden 
Find where I can deploy gpt-4o-mini with at least 50 TPM capacity
Bereitstellungsanalyse 
Show me the best regions for deploying gpt-4 with high capacity

Bonnes pratiques

  • Überprüfen Sie immer die Kapazitätsverfügbarkeit, bevor Sie in der Produktion bereitstellen
  • Verwenden Sie beschreibende Bereitstellungsnamen für einfachere Verwaltung
  • Konfigurieren Sie RAI-Richtlinien, die für Ihren Anwendungsfall geeignet sind
  • Speichern Sie Bereitstellungs-URLs sicher zur Referenz

Éviter

  • Nicht zum Auflisten vorhandener Bereitstellungen verwenden (verwenden Sie foundry_models_deployments_list)
  • Nicht zum Löschen von Ressourcen verwenden (verwenden Sie dedizierte Azure-Tools)
  • Nicht davon ausgehen, dass alle Regionen über gleiche Kapazität verfügen
  • Vermeiden Sie Bereitstellungen ohne vorherige Verfügbarkeitsprüfung

Foire aux questions

Welche Azure-Berechtigungen sind erforderlich, um diesen Skill zu nutzen?
Sie benötigen Azure Foundry Contributor-Zugriff oder höher, um Modelle bereitzustellen.
Kann dieser Skill vorhandene Bereitstellungen löschen?
Nein, dieser Skill dient nur zur Erstellung von Bereitstellungen. Verwenden Sie Azure-Portal oder dedizierte Tools für die Verwaltung.
Wie überprüfe ich den Bereitstellungsstatus?
Der Skill gibt den Bereitstellungsstatus nach der Erstellung zurück. Verwenden Sie Azure-Portal oder MCP-Tools für die fortlaufende Überwachung.
Welche Regionen werden unterstützt?
Alle Azure-Regionen, die Azure OpenAI-Dienst unterstützen, werden unterstützt.
Kann ich mehrere Modelle gleichzeitig bereitstellen?
Der Skill verarbeitet jeweils eine Bereitstellungsanfrage. Wiederholen Sie den Befehl für mehrere Modelle.
Was passiert, wenn die Kapazität nicht verfügbar ist?
Der Skill meldet nicht verfügbare Regionen. Verwenden Sie die Kapazitätsermittlung, um praktikable Alternativen zu finden.

Détails du développeur

Auteur

microsoft

Licence

MIT

Dépôt

https://github.com/microsoft/github-copilot-for-azure/tree/main/plugin/skills/microsoft-foundry/models/deploy-model

Réf

main

Structure de fichiers

📁 capacity/

📁 scripts/

📄 discover_and_rank.ps1

📄 discover_and_rank.sh

📄 query_capacity.ps1

📄 query_capacity.sh

📄 SKILL.md

📁 customize/

📁 references/

📄 customize-guides.md

📄 customize-workflow.md

📄 EXAMPLES.md

📄 SKILL.md

📁 preset/

📁 references/

📄 preset-workflow.md

📄 workflow.md

📄 EXAMPLES.md

📄 SKILL.md

📁 scripts/

📄 generate_deployment_url.ps1

📄 generate_deployment_url.sh

📄 SKILL.md

📄 TEST_PROMPTS.md