AutoML 适用于实时应用，但其有效性取决于具体使用案例、模型复杂性和部署限制。 AutoML 工具可以自动化特征工程、模型选择和超参数调优等任务，从而加速开发。 但是，实时系统需要低延迟、高吞吐量和高效的资源使用，这可能与某些 AutoML 生成的模型冲突。 例如，为提高准确性而过度优化的复杂模型可能无法满足速度要求。 开发人员必须仔细评估自动化和性能之间的权衡。
有几个因素决定了 AutoML 是否适合实时使用。 首先，最终模型的计算成本很重要。 诸如 Google 的 AutoML Tables 或 H2O.ai 之类的 AutoML 框架可以生成梯度提升树或神经网络等模型，这些模型在推理速度上有所不同。 轻量级模型（例如，修剪后的决策树）可能适用于实时欺诈检测，而大型集成可能会导致延迟。 其次，部署基础架构发挥着作用：使用 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等框架优化的容器化模型可以减少延迟。 第三，AutoML 的自动化管道必须与实时数据流保持一致。 例如，如果管理不当，由数据漂移触发的重新训练周期可能会中断连续预测服务。
要在实时场景中有效地使用 AutoML，请专注于优化管道。 首先，在模型训练期间定义严格的延迟和资源预算。 许多 AutoML 工具允许限制模型大小或推理时间。 例如，Apple 的 Core ML 会自动优化边缘设备上的模型。 此外，在实际负载下测试已部署的模型——像 Apache Kafka 或 Redis 这样的工具可以模拟实时数据流。 如果 AutoML 生成的模型速度太慢，请考虑手动后处理（例如，量化或修剪）以提高效率。 一个实际的例子是使用 AutoML 来设计推荐系统的原型，然后在低延迟 API 中部署之前，细化模型架构以减少层或参数。 尽管 AutoML 简化了开发，但实时成功取决于在自动化和性能调整之间取得平衡。