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Azure OpenAI 容量发现

跨区域和项目查找可用的 Azure OpenAI 模型容量,帮助你选择合适的部署位置。

FollowSkills 评估 · FSRS-2.0
不推荐
50/ 100 五分制 2.5 / 5
信任安全16 / 25 · 3.2/5

技能明确声明只读分析、不直接部署,并要求在移交前确认项目;脚本主要读取订阅、容量、项目和配额信息,未见凭据窃取、隐蔽外传或破坏性默认操作。扣分原因是未明确最小 Azure RBAC 权限、敏感数据处理、数据流披露或回滚边界,且依赖用户已有 az 登录状态。

可靠稳定7 / 20 · 1.8/5

主流程、参数、错误表和 Bash 脚本基本一致,使用 set -euo pipefail 并提供认证、无容量和无项目反馈。扣分原因是仅静态审查,未执行复现;PowerShell 实现未提供,脚本对 API 响应、jq、Python、区域和配额字段异常的处理有限,并存在将服务响应嵌入 Python 字符串的脆弱性。

适用触发8 / 15 · 2.7/5

触发条件和不适用场景较清楚,覆盖容量发现、配额分析和区域比较,并明确不负责实际部署或配额申请。扣分原因是实现固定查询 GlobalStandard,项目范围仅识别 AIServices 资源,模型版本默认采用最新版本的规则也较粗糙;未提供中文交互指导或中国区 Azure 云可达性说明。

规范维护9 / 15 · 3.0/5

SKILL.md 结构清晰,包含快速参考、触发条件、脚本表、工作流、错误处理、关联技能、MIT 许可、作者和 1.0.0 版本。扣分原因是没有变更日志、明确维护责任或更新路径,PowerShell 脚本及父级路由规则未包含在给定证据中,示例和参数约束仍不完整。

有效结果6 / 15 · 2.0/5

脚本目标是输出按区域、容量、配额和项目数排序的可直接参考表,并将用户移交到部署或配额流程;核心任务在正常 Azure 环境下看起来可完成。扣分原因是静态审查不能验证 API 兼容性或结果正确性,且只支持 GlobalStandard 的完整发现流程,输出仍需人工确认 SKU、配额和项目选择。

证据核验4 / 10 · 2.0/5

源文件包含完整 Bash 实现、参数示例、错误处理和仓库级 CI/测试材料,提供了一定审计线索。扣分原因是给定材料没有针对该技能的验收场景或第三方执行结果,仓库测试主要验证通用 Copilot harness,不能独立复现本技能关键路径。

证据充分度: 评估于 2026年7月20日 审查版本 9ccaf7c3704a
使用前请注意
  • 完整发现流程固定为 GlobalStandard,不能据此推断其他 SKU 的容量结果。
  • 运行前需确认 Azure CLI 登录身份、订阅范围、区域云环境以及 jq/Python 依赖。
  • 容量、订阅配额和现有项目是不同约束,脚本输出仍应人工复核后再移交部署。
  • 未提供 PowerShell 脚本内容、技能专属验收测试或中国区可达性说明。
查看完整评分方法 →

它能做什么 & 适用场景

这是 Microsoft Agent Skills 集合中的一个只读容量发现技能,专门用于 Azure OpenAI 模型部署前的容量评估。它会检查用户可访问的区域和项目,分析模型容量与订阅配额,并按条件对候选位置排序。技能不会执行实际部署,也不会提交配额提升请求。完成发现后,它会将用户引导至 preset 或 customize 技能继续部署。

先使用 Azure CLI 验证登录账户,必要时查询模型可用版本;随后运行 Bash 或 PowerShell 发现脚本,调用相关 REST API,跨所有可访问区域查询模型容量,并与现有项目交叉匹配。结果按是否满足目标、项目数量和可用容量排序,并在候选区域上补充订阅配额信息。最终输出区域、项目、可用容量、目标是否满足和可用配额等信息,并提示下一步部署或继续查询。

  1. Azure OpenAI 用户想知道在哪个区域部署 gpt-4o。
  2. 团队需要为指定模型寻找至少 10K TPM 的区域和项目。
  3. 用户遇到配额错误,需要比较其他可用区域。
  4. 用户希望在多个项目之间选择最适合部署模型的位置。

优缺点一览

优点
  • 覆盖用户可访问的多个区域和项目,而不是只检查单一区域。
  • 同时分析平台容量和订阅配额,能标记容量存在但配额为零的候选区域。
  • 提供 Bash 和 PowerShell 脚本,并按明确规则对结果排序。
  • 明确保持只读,不会直接部署模型。
局限
  • 依赖 Azure CLI 登录状态和可用的 Azure 访问权限。
  • 不能执行实际部署,也不能提交配额提升请求。
  • 材料没有提供该技能专属的测试覆盖或成功率证据。
  • 如果没有可用项目,仍需转向项目创建流程或 Azure Portal。

如何安装

使用集合安装命令:npx skills add microsoft/skills,在向导中选择需要的技能。技能会安装到所选 Agent 的目录,例如 GitHub Copilot 使用的 .github/skills/。也可以在 Copilot CLI 中运行:/plugin marketplace add microsoft/skills,然后执行 /plugin install azure-skills@skills。README 未说明如何单独安装此 capacity 子技能。

如何使用

先运行 az login,然后提出类似“查找一个可以部署 gpt-4o 且有 10K TPM 容量的区域”的请求。技能会先验证 Azure 账户;如果版本未知,会运行 ./scripts/query_capacity.sh <model-name> 或对应的 PowerShell 脚本;随后运行 ./scripts/discover_and_rank.sh <model-name> <version> <min-capacity> 或对应的 PowerShell 脚本。发现结果后,确认目标项目,再选择快速部署、定制部署、查询其他模型或取消。具体 Azure 权限要求和 REST API 响应格式未在材料中说明。

常见问题

这个技能会修改 Azure 资源或产生部署费用吗?
不会。材料将其定义为只读分析;实际部署需要转交 preset 或 customize 技能。
为什么发现了模型容量,却仍然不能部署?
平台容量不等于当前订阅配额。技能会额外检查区域中的 SKU 配额;可用配额为零时会标记为不可用。
没有找到容量时怎么办?
可能是模型在相关区域不可用,或所有位置都达到配额限制。材料建议转交 quota 技能处理配额请求和故障排查。
它能列出现有部署吗?
不能。SKILL.md 明确将列出现有部署列为不适用场景。

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