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Update-AzMlCommitmentPlan
更新现有承诺计划资源的属性。
语法
Update-AzMlCommitmentPlan
-ResourceGroupName <String>
-Name <String>
-SkuName <String>
-SkuTier <String>
[-SkuCapacity <Int32>]
[-Tag <Hashtable>]
[-Force]
[-DefaultProfile <IAzureContextContainer>]
[-WhatIf]
[-Confirm]
[<CommonParameters>]
说明
更新现有承诺计划资源。 请注意,承诺计划的大多数属性是不可变的,无法修改。 可以修改的属性包括 SKU(允许将承诺计划从一个 SKU 迁移到另一个 SKU)和标记。
示例
示例 1:更新承诺计划
Update-AzMlCommitmentPlan -ResourceGroupName "MyResourceGroup" -Name "MyCommitmentPlanName" -Tag @{'MyTagKey'='MyTagValue'}
参数
-Confirm
提示你在运行 cmdlet 之前进行确认。
类型: | SwitchParameter |
别名: | cf |
Position: | Named |
默认值: | None |
必需: | False |
接受管道输入: | False |
接受通配符: | False |
-DefaultProfile
用于与 azure 通信的凭据、帐户、租户和订阅
类型: | IAzureContextContainer |
别名: | AzContext, AzureRmContext, AzureCredential |
Position: | Named |
默认值: | None |
必需: | False |
接受管道输入: | False |
接受通配符: | False |
-Force
不要要求确认。
类型: | SwitchParameter |
Position: | Named |
默认值: | None |
必需: | False |
接受管道输入: | False |
接受通配符: | False |
-Name
Azure ML 承诺计划的名称。
类型: | String |
Position: | Named |
默认值: | None |
必需: | True |
接受管道输入: | False |
接受通配符: | False |
-ResourceGroupName
Azure ML 承诺计划的资源组的名称。
类型: | String |
Position: | Named |
默认值: | None |
必需: | True |
接受管道输入: | False |
接受通配符: | False |
-SkuCapacity
更新 Azure ML 承诺计划时要使用的 SKU 容量。
类型: | Int32 |
Position: | Named |
默认值: | None |
必需: | False |
接受管道输入: | False |
接受通配符: | False |
-SkuName
更新 Azure ML 承诺计划时要使用的 SKU 的名称。
类型: | String |
Position: | Named |
默认值: | None |
必需: | True |
接受管道输入: | False |
接受通配符: | False |
-SkuTier
更新 Azure ML 承诺计划时要使用的 SKU 层。
类型: | String |
Position: | Named |
默认值: | None |
必需: | True |
接受管道输入: | False |
接受通配符: | False |
-Tag
承诺计划资源的标记。
类型: | Hashtable |
Position: | Named |
默认值: | None |
必需: | False |
接受管道输入: | False |
接受通配符: | False |
-WhatIf
显示运行该 cmdlet 时会发生什么情况。 cmdlet 未运行。
类型: | SwitchParameter |
别名: | wi |
Position: | Named |
默认值: | None |
必需: | False |
接受管道输入: | False |
接受通配符: | False |
输入
None
输出
Microsoft.Azure.Management.MachineLearning.CommitmentPlans.Models.CommitmentPlan
备注
关键字:azure, azurerm, arm, 资源, 管理, 经理, 机器学习, azureml