是的，AutoML（自动化机器学习）可以支持分布式训练。分布式训练涉及将机器学习工作负载分配到多个设备（如 GPU 或服务器）上，以加速模型训练或处理大型数据集。许多 AutoML 框架和平台与分布式计算库或云基础设施集成，以实现这一点。例如，基于 TensorFlow 或 PyTorch 构建的 AutoML 工具可以利用它们原生的分布式训练能力，例如数据并行或模型并行。这使得 AutoML 系统能够高效地扩展训练过程，而无需开发人员手动配置复杂的分布式设置。
AutoML 框架通常将分布式训练抽象为简化的 API。例如，Google 的 Vertex AI 和 Microsoft 的 Azure AutoML 在云基础设施上运行时，会自动将超参数调整作业分配到多台机器上。类似地，像 AutoKeras 或 Ray Tune（与 Ray AIR 一起使用）这样的开源工具可以在集群中并行化模型训练和超参数搜索。在实践中，这意味着开发人员可以在其 AutoML 配置中指定节点或 GPU 的数量，并且框架会处理任务调度、数据分片和同步。例如，当在大型数据集上训练视觉模型时，AutoML 工具可能会将数据分成批次，将其分配到 GPU 上，并自动聚合梯度，从而显着减少训练时间。
但是，分布式训练支持的程度取决于 AutoML 工具及其底层基础设施。基于云的 AutoML 服务通常可以无缝处理分布式训练，而开源框架可能需要手动集群设置。开发人员还应考虑数据分区和通信开销。例如，如果训练数据没有均匀地分布在节点上，一些 GPU 可能会闲置，从而降低效率。此外，并非所有 AutoML 工具都针对分布式环境进行了开箱即用的优化 - 有些可能需要代码调整才能充分利用并行资源。尽管存在这些细微差别，但将分布式训练与 AutoML 集成对于大型项目是可行且实用的，前提是要仔细审查该工具的文档和基础设施要求。