AutoML 通过提供托管服务与云平台集成，这些服务可以自动化机器学习工作流程，使开发人员无需深入的专业知识即可构建模型。 诸如 Google Cloud、AWS 和 Azure 之类的云提供商提供 AutoML 工具（例如，Google Cloud AutoML、Azure Machine Learning、AWS SageMaker Autopilot），这些工具可以处理诸如数据预处理、模型训练和超参数调整之类的任务。 用户可以通过 Web 控制台或 API 之类的界面上传数据集，并且平台会自动选择算法、训练模型和评估性能。 例如，Google Cloud AutoML 使开发人员可以通过上传带标签的图像来训练图像分类模型，而 SageMaker Autopilot 则生成可直接部署的模型的代码。 这些服务抽象化了基础结构管理，从而使开发人员可以将精力集中在定义问题上，而不是配置服务器或框架上。
集成扩展到了其他云服务，从而创建了端到端的工作流程。 AutoML 工具与云存储（例如，Amazon S3、Google Cloud Storage）连接以进行数据访问，与数据处理服务（AWS Glue、Google Dataflow）连接以进行清理，并与部署工具（AWS Lambda、Google Cloud Run）连接以用于将模型托管为 API。 例如，可以使用 Azure Kubernetes Service 将使用 Azure Machine Learning 训练的模型部署为 REST 端点，然后使用 Azure Monitor 进行监视。 CI/CD 管道（例如，GitHub Actions、AWS CodePipeline）可以在新数据到达时自动重新训练。 这种互操作性减少了手动步骤 - 开发人员可以使用 BigQuery 分析数据，使用 AutoML 构建模型，并使用 Cloud Functions 触发预测，所有这些都在同一生态系统中进行。
可扩展性和成本效率是关键优势。 云 AutoML 服务利用分布式计算来更快地训练模型 - Google 的 AutoML 将 TPU 用于自然语言处理之类的任务，而 AWS SageMaker 则优化了 GPU 的使用。 成本与使用量相关，并且采用即用即付的定价方式来确定训练时间和推理请求。 自动缩放确保资源可以适应工作负载需求； 例如，使用 AutoML 进行需求预测的零售应用可以在假期期间处理流量高峰，而无需手动干预。 加密（例如，AWS KMS）和 IAM 角色之类的安全功能可确保数据合规性。 开发人员可以避免前期基础结构成本并获得灵活性 - 在不管理群集的情况下，试验多个模型变得可行。 这种集成简化了 ML 从原型到生产的扩展，从而使高级技术可以在无需大量工程的情况下进行访问。