AutoML 系统可以为其模型生成人类可读的代码，但这种能力因平台和涉及的自定义程度而异。 许多 AutoML 工具（例如 Google 的 AutoML Tables 或 H2O.ai 的 Driverless AI）都提供导出选项，这些选项以 Python 等语言生成代码片段或完整脚本。 这些导出通常包括预处理步骤、模型架构定义，甚至部署代码。 例如，一个工具可能会生成一个使用 TensorFlow 或 scikit-learn 的 Python 脚本，该脚本定义了已训练模型的结构，从而允许开发人员检查或修改它。 但是，此代码的可读性取决于 AutoML 工具如何构造其输出——有些工具优先考虑最终用户的简单性，而另一些工具则生成冗长的、特定于框架的代码。
生成的代码通常是功能性的，但可能缺乏手写实现的优雅性或效率。 AutoML 工具通常会抽象复杂的步骤以简化工作流程，这可能会导致代码包含不必要的样板或硬编码的参数。 例如，脚本可能会从特定文件路径加载预处理的数据集，而没有解释如何进行预处理，从而使其更难适应新数据。 此外，某些平台生成的代码与专有库紧密耦合，从而限制了可移植性。 像 DataRobot 这样的工具通过提供开源框架（例如，Python 的 XGBoost）中的代码导出功能来解决此问题，但即使这样，该代码也可能不遵循最佳实践，例如模块化函数或清晰的文档。 开发人员可能需要重构或注释代码以提高可读性或将其集成到现有系统中。
尽管存在这些限制，但 AutoML 生成的代码仍具有实际用途。 它为开发人员提供了一个起点，以了解模型的工作原理、调试问题或扩展功能。 例如，如果 AutoML 工具生成了一个 PyTorch 模型类，则开发人员可以修改层或激活函数来试验改进。 该代码还有助于部署：像 Azure AutoML 这样的平台可以生成专门针对云服务的 Dockerfiles 或评分脚本，从而减少了运营模型所需的工作量。 虽然该代码可能无法立即投入生产，但它弥合了自动训练和手动改进之间的差距，使团队能够利用 AutoML 的速度，而又不会牺牲对最终实现的控制。