المهارات deploy-model
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deploy-model

مخاطر منخفضة ⚡ يحتوي على سكربتات🌐 الوصول إلى الشبكة⚙️ الأوامر الخارجية

Déployer des modèles Azure OpenAI

Déployez des modèles OpenAI vers Azure Foundry avec un routage intelligent. Cette compétence gère les déploiements prédéfinis, les configurations personnalisées et la découverte de capacité dans les régions Azure.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
🥉 73 برونزي
1

تنزيل ZIP المهارة

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رفع في Claude

اذهب إلى Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

3

فعّل وابدأ الاستخدام

اختبرها

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

النتيجة المتوقعة:

  • Déploiement créé avec succès
  • Modèle : gpt-4o
  • Région : eastus
  • SKU : Standard
  • Capacité : Mise à l'échelle automatique
  • URL de déploiement : https://portal.azure.com/...

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

النتيجة المتوقعة:

  • Régions disponibles trouvées :
  • 1. eastus - 500 TPM disponible
  • 2. westus2 - 300 TPM disponible
  • 3. uksouth - 200 TPM disponible

التدقيق الأمني

مخاطر منخفضة
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
الملفات التي تم فحصها
2,443
الأسطر التي تم تحليلها
6
النتائج
1
إجمالي عمليات التدقيق
مشكلات منخفضة المخاطر (3)
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.
Network Access to Azure Endpoints
Scripts make network requests to Azure API endpoints. This is required for Azure model deployment operations.
Documentation References to File Paths
Documentation files contain example paths. These are documentation examples, not actual filesystem vulnerabilities.

عوامل الخطر

⚡ يحتوي على سكربتات
لم يتم تسجيل أي مواقع محددة
🌐 الوصول إلى الشبكة (2)
⚙️ الأوامر الخارجية (4)
تم تدقيقه بواسطة: claude

درجة الجودة

45
الهندسة المعمارية
100
قابلية الصيانة
85
المحتوى
50
المجتمع
84
الأمان
91
الامتثال للمواصفات

ماذا يمكنك بناءه

Déploiement rapide de modèle

Déployer un modèle OpenAI avec les paramètres par défaut pour un prototypage rapide

Déploiement entreprise personnalisé

Configurer le déploiement avec un SKU, une capacité et des politiques RAI spécifiques pour la production

Découverte de capacité

Trouver les régions et capacités disponibles pour des types de modèles spécifiques avant le déploiement

جرّب هذه الموجهات

Déploiement rapide
Deploy gpt-4o to Azure Foundry in the eastus region
Déploiement personnalisé
Deploy gpt-4 with Standard SKU, 100 TPM capacity, and content filtering enabled to westus2
Trouver la capacité
Find where I can deploy gpt-4o-mini with at least 50 TPM capacity
Analyse de déploiement
Show me the best regions for deploying gpt-4 with high capacity

أفضل الممارسات

  • Vérifiez toujours la disponibilité de la capacité avant de déployer en production
  • Utilisez des noms de déploiement descriptifs pour une gestion plus facile
  • Configurez les politiques RAI appropriées pour votre cas d'utilisation
  • Stockez les URL de déploiement de manière sécurisée pour référence

تجنب

  • Ne pas utiliser pour lister les déploiements existants (utilisez foundry_models_deployments_list)
  • Ne pas utiliser pour supprimer des ressources (utilisez les outils Azure dédiés)
  • Ne pas supposer que toutes les régions ont une capacité égale
  • Évitez de déployer sans vérifier la disponibilité au préalable

الأسئلة المتكررة

Quelles sont les autorisations Azure requises pour utiliser cette compétence ?
Vous avez besoin d'un accès contributeur Azure Foundry ou supérieur pour déployer des modèles.
Cette compétence peut-elle supprimer des déploiements existants ?
Non, cette compétence est uniquement pour la création de déploiements. Utilisez le portail Azure ou des outils dédiés pour la gestion.
Comment vérifier l'état du déploiement ?
La compétence renvoie l'état du déploiement après la création. Utilisez le portail Azure ou les outils MCP pour un suivi continu.
Quelles régions sont supportées ?
Toutes les régions Azure qui prennent en charge le service Azure OpenAI sont supportées.
Puis-je déployer plusieurs modèles à la fois ?
La compétence gère une demande de déploiement à la fois. Répétez la commande pour plusieurs modèles.
Que se passe-t-il si la capacité est indisponible ?
La compétence signalera les régions indisponibles. Utilisez la découverte de capacité pour trouver des alternatives viables.