AutoML 系统旨在有效地扩展，但其可扩展性取决于计算资源、算法效率和特定用例等因素。 在其核心，AutoML 工具会自动执行模型选择、超参数调整和特征工程等任务，这些任务传统上需要手动完成。 可扩展性是通过并行化、分布式计算和优化的搜索算法来实现的。 例如，Google 的 Vertex AI 或 Auto-sklearn 等开源工具等框架使用贝叶斯优化和元学习等技术来有效地探索模型配置。 这些系统可以通过将工作负载分配到多台机器或 GPU 上来处理更大的数据集和更复杂的模型，从而缩短训练时间，同时保持性能。
但是，在处理非常大的数据集或高度定制的需求时，会出现可扩展性限制。 AutoML 系统通常依赖于预定义的管道和超参数搜索空间，这些管道和超参数搜索空间可能无法很好地适应利基问题。 例如，在包含 1 亿张图像的数据集上训练视觉转换器可能会使 AutoML 工具的默认配置紧张，需要手动调整资源分配或算法选择。 此外，自动化任务（例如评估数百个模型候选者）的开销可能在计算上变得昂贵。 基于云的 AutoML 服务通过提供弹性伸缩（例如，AWS SageMaker 自动配置实例）来解决此问题，但如果管理不当，成本可能会迅速升级。 开发人员必须在自动化和资源限制之间取得平衡，尤其是在预算紧张或需要实时推理的情况下。
实际可扩展性还取决于 AutoML 框架的设计。 H2O.ai 的 Driverless AI 等工具优先考虑分布式计算，从而实现跨集群的横向扩展，以执行特征工程等任务。 相比之下，TPOT（基于树的管道优化工具）等较轻的框架更适合在单台机器上进行小规模实验。 一个真实的例子是将 AutoML 用于欺诈检测：银行可能每天处理数百万笔交易，要求系统水平扩展，同时保持低延迟。 在这里，AutoML 快速迭代 XGBoost 或神经网络等模型的能力变得很有价值，但前提是基础设施支持并行训练和高效的数据流式传输。 开发人员应评估其特定的可扩展性需求（数据大小、延迟、成本），并选择与他们的基础设施和问题复杂性相符的 AutoML 工具。