AutoML 生成的模型提供中等程度的定制，具体取决于使用的平台和工具。 虽然 AutoML 自动化了诸如特征选择、模型架构设计和超参数调整之类的任务，但开发人员通常可以调整这些输出，以更好地满足特定需求。 例如，诸如 Google AutoML 或 H2O.ai 之类的平台允许用户在生成初始模型后修改超参数（例如，学习率、批大小）。 某些工具还允许开发人员将模型导出为标准格式，如 TensorFlow 或 PyTorch，从而可以更深入地调整架构或训练过程。 但是，控制程度各不相同 - 某些平台会锁定某些参数以保持简单性，而另一些平台则提供 API 进行精细调整。
定制通常扩展到数据预处理和后处理。 AutoML 通常处理基本的数据清理，但开发人员可以注入特定领域的逻辑。 例如，如果用于图像分类的 AutoML 模型难以处理特定类别，则开发人员可能会添加自定义数据增强步骤（例如，旋转、裁剪）到训练管道。 同样，训练后的修改（例如，调整分类阈值或向模型输出添加业务规则）也很常见。 诸如 AWS SageMaker Autopilot 之类的工具允许用户定义用于预处理的自定义脚本，从而覆盖默认行为。 这种灵活性确保模型与独特的数据特征或法规要求保持一致，即使核心训练过程是自动化的。
最后，与现有系统集成是定制的关键领域。 AutoML 模型很少单独使用；它们通常需要适应更大的应用程序。 大多数平台都支持将模型导出为通用格式 (ONNX, PMML)，以便在生产环境中进行部署。 开发人员可以将模型包装在自定义 API 中，添加监控层，或使用 TensorFlow Serving 等框架优化推理速度。 例如，一家零售公司可能会使用 AutoML 生成的需求预测模型，但添加自定义逻辑以整合库存水平或季节性促销活动。 虽然 AutoML 简化了模型创建，但这些生成后的调整可确保模型在实际约束和工作流程中有效运行。