AutoML 通过系统地控制机器学习流程中的变量、跟踪配置并强制执行实验之间的一致性来确保结果的可重复性。 可重复性对于验证模型、调试和部署可靠的系统至关重要，而 AutoML 通过自动化和标准化关键步骤来解决这个问题。 例如，许多 AutoML 框架（如 Google AutoML、H2O Driverless AI 或 Auto-sklearn）会记录训练期间使用的超参数、数据预处理步骤和模型架构。 此元数据与模型检查点一起存储，确保 AutoML 系统做出的每个决策都可以被追溯和复制。 通过消除手动调整，AutoML 减少了人为引起的可变性，这是造成结果不可重复的常见原因。
AutoML 使用的一个关键机制是数据集、代码和环境的版本控制。 像 MLflow 或 DVC（数据版本控制）这样的工具通常集成到 AutoML 流程中，以跟踪数据集版本、特征工程步骤和模型迭代。 例如，如果 AutoML 系统在特定的数据集快照上训练模型，它会记录数据集的哈希或提交 ID，确保在后续运行中使用相同的数据。 此外，AutoML 框架通常为神经网络或决策树等算法修复随机种子，以确保随机过程（例如，权重初始化或数据洗牌）产生一致的结果。 例如，在 scikit-learn 或 TensorFlow 操作中设置 random_state=42 可保证每次都获得相同的模型结构和训练行为。
最后，AutoML 通过容器化和环境隔离来促进可重复性。 像 Docker 或 Kubernetes 这样的工具经常被用来打包运行时环境、库和依赖项，确保在一个环境中训练的模型在其他地方的行为相同。 例如，AutoML 流程可能会导出一个 Docker 镜像，其中包含训练期间使用的确切 Python 版本、库依赖项（例如，TensorFlow 2.12）和系统配置。 这消除了由开发人员机器或生产服务器上不同的设置引起的不一致。 一些 AutoML 平台还提供审计跟踪，详细说明从数据摄取到模型部署的每个步骤。 通过结合这些方法——版本控制、种子控制和环境隔离——AutoML 创建了一个结构化的、可重复的工作流程，最大限度地减少了在重现结果时出现的意外情况。