AutoML 平台通过在整个机器学习生命周期中自动跟踪模型、数据集和配置的更改来支持模型版本控制。当使用 AutoML 训练或重新训练模型时，系统通常会记录元数据，例如训练数据集版本、超参数、预处理步骤和评估指标。这创建了一个版本历史记录，开发人员可以参考该记录来比较模型性能、了解随时间推移的变化，并在需要时回滚到以前的迭代。例如，Google Cloud AutoML 为每个训练版本分配唯一的模型 ID 并存储相关指标，从而轻松跟踪哪些数据集或参数调整带来了改进或回归。这种自动化减少了人工工作，并确保了跟踪的一致性。
另一个关键方面是与现有版本控制系统或内置实验跟踪功能的集成。许多 AutoML 工具（如 Azure Machine Learning）允许开发人员将模型版本链接到 Git 等代码仓库。这将模型迭代与特定的提交关联起来，使团队能够将代码更改与模型行为相关联。例如，如果在 Git 中更新了数据预处理脚本，AutoML 系统可以记录该更改如何影响后续训练运行中的模型准确性。一些平台还提供仪表板来可视化版本比较，突出显示精度或推理速度等指标的差异。这有助于团队确定哪些更新值得部署到生产环境。
最后，AutoML 在部署管道中支持版本控制。在部署模型时，AWS SageMaker 等平台允许开发人员为特定的模型版本分配别名（例如“生产”或“预发布”），从而实现无缝回滚或 A/B 测试。例如，如果新模型版本在金丝雀部署中表现不佳，系统可以自动将流量路由回稳定版本。AutoML 工具通常会保留带有所需依赖项（例如运行时环境）的归档版本，确保可重现性。这种自动化跟踪、与开发人员工作流程的集成以及部署灵活性的结合，使得 AutoML 中的版本控制对于维护可靠的机器学习系统非常实用。