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統一的 Azure OpenAI 模型部署技能，具備智慧意圖路由功能。可處理快速預設部署、完整自訂部署（版本/SKU/容量/RAI 政策），以及跨區域與專案的容量探索。適用於：部署模型、部署 gpt、建立部署、模型部署、部署 openai 模型、設定模型、佈建模型、尋找容量、檢查模型可用性、可以在哪裡部署、模型最佳區域、容量分析。不適用於：列出現有部署（請使用 foundry_models_deployments_list MCP 工具）、刪除部署、建立代理（請使用 agent/create）、建立專案（請使用 project/create）。

1196星標
196分支
更新於 2026/6/9
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相關技能

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deploy-model
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統一的 Azure OpenAI 模型部署技能，具備智慧意圖路由功能。可處理快速預設部署、完整自訂部署（版本/SKU/容量/RAI 政策），以及跨區域與專案的容量探索。適用於：部署模型、部署 gpt、建立部署、模型部署、部署 openai 模型、設定模型、佈建模型、尋找容量、檢查模型可用性、可以在哪裡部署、模型最佳區域、容量分析。不適用於：列出現有部署（請使用 foundry_models_deployments_list MCP 工具）、刪除部署、建立代理（請使用 agent/create）、建立專案（請使用 project/create）。

部署模型

所有 Azure OpenAI 模型部署工作流程的統一入口。分析使用者意圖並路由至適當的部署模式。

快速參考

模式 使用時機 子技能
預設 快速部署，無需自訂 preset/SKILL.md
自訂 完整控制：版本、SKU、容量、RAI 政策 customize/SKILL.md
容量探索 尋找可部署特定容量的位置 capacity/SKILL.md

意圖偵測

分析使用者提示並路由至正確模式：

使用者提示
    │
    ├─ 簡單部署（無修飾詞）
    │  "部署 gpt-4o", "設定模型"
    │  └─> 預設模式
    │
    ├─ 包含自訂關鍵字
    │  "自訂設定", "選擇版本", "選取 SKU",
    │  "設定容量為 X", "設定內容過濾器",
    │  "PTU 部署", "指定配額"
    │  └─> 自訂模式
    │
    ├─ 容量/可用性查詢
    │  "尋找可部署的位置", "檢查容量",
    │  "哪個區域有 X 容量", "最佳區域 10K TPM",
    │  "這個模型在哪裡可用"
    │  └─> 容量探索模式
    │
    └─ 模糊（同時有容量目標與部署意圖）
       "部署 gpt-4o 搭配 10K 容量到最佳區域"
       └─> 先容量探索 → 再預設或自訂

路由規則

提示中的訊號 路由至 原因
僅模型名稱，無選項 預設 使用者想要快速部署
"自訂", "設定", "選擇", "選取" 自訂 使用者想要控制
"尋找", "檢查", "哪裡", "哪個區域", "可用" 容量 使用者想要探索
特定容量數字 + "最佳區域" 容量 → 預設 探索後快速部署
特定容量數字 + "自訂" 關鍵字 容量 → 自訂 探索後以選項部署
"PTU", "佈建輸送量" 自訂 PTU 需要選取 SKU
"最佳區域", "最優區域"（無容量目標） 預設 區域最佳化是預設的專長

多模式鏈結

某些提示需要依序使用兩種模式：

模式：容量 → 部署
當使用者指定容量需求並想要部署時：

  1. 執行容量探索以尋找有足夠配額的區域/專案
  2. 向使用者呈現結果
  3. 詢問：「您要使用快速預設還是自訂設定來部署？」
  4. 根據回答路由至預設或自訂

💡 提示： 如果不確定使用者想要哪種模式，預設使用預設（快速部署）。想要自訂的使用者通常會使用明確的關鍵字，例如「自訂」、「設定」或「指定設定」。

專案選擇（所有模式）

在任何部署之前，先確定要部署到哪個專案。這適用於所有模式（預設、自訂以及容量探索後）。

解析順序

  1. 檢查 PROJECT_RESOURCE_ID 環境變數 — 若有設定，則使用該值作為預設
  2. 檢查使用者提示 — 若使用者指定了特定專案或區域，則使用該值
  3. 若兩者皆無 — 查詢使用者的專案並建議目前的專案

確認步驟（必要）

部署前務必確認目標。 向使用者顯示將使用的內容，並讓他們有機會變更：

部署至：
  專案：  <專案名稱>
  區域：  <區域>
  資源：  <資源群組>

是否正確？或選擇不同的專案：
  1. ✅ 是的，在此部署（預設）
  2. 📋 顯示此區域中的其他專案
  3. 🌍 選擇不同的區域

如果使用者選擇選項 2，顯示該區域的前 5 個專案：

<區域> 中的專案：
  1. project-alpha (rg-alpha)
  2. project-beta (rg-beta)
  3. project-gamma (rg-gamma)
  ...

⚠️ 切勿在未向使用者顯示將使用的專案前進行部署。 這可防止意外部署到錯誤的資源。

部署前驗證（所有模式）

在呈現任何部署選項（SKU、容量）之前，務必驗證以下兩項：

  1. 模型支援該 SKU — 查詢模型目錄以確認選取的模型+版本支援目標 SKU：

    az cognitiveservices model list --location <region> --subscription <sub-id> -o json

    篩選模型，擷取 .model.skus[].name 以取得支援的 SKU。

  2. 訂用帳戶有可用配額 — 檢查使用者的訂用帳戶是否有未分配的 SKU+模型組合配額：

    az cognitiveservices usage list --location <region> --subscription <sub-id> -o json

    依使用量名稱模式 OpenAI.<SKU>.<model-name> 比對（例如 OpenAI.GlobalStandard.gpt-4o）。計算 available = limit - currentValue。

⚠️ 警告： 僅呈現通過兩項檢查的選項。請勿顯示硬編碼的 SKU 清單 — 務必動態查詢。可用配額為 0 的 SKU 應以 ❌ 資訊項目顯示，而非可選選項。

💡 配額管理： 對於配額增加請求、使用量監控以及配額錯誤的疑難排解，請參考配額技能，而非在此重複說明。

先決條件

所有部署模式都需要：

  • 已安裝 Azure CLI 並通過驗證（az login）
  • 具有部署權限的有效 Azure 訂用帳戶
  • Azure AI Foundry 專案資源 ID（或代理將透過 PROJECT_RESOURCE_ID 環境變數協助探索）

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