开源和专有 AutoML 工具的主要区别在于成本、灵活性和支持。开源 AutoML 工具，例如 Auto-Sklearn、H2O.ai 或 TPOT，可以免费获取，用户可以访问和修改源代码。 这使得它们非常适合需要完全控制其机器学习管道或想要自定义算法的开发人员。 另一方面，专有工具（如 Google AutoML、DataRobot 或 Azure Machine Learning）是商业产品，需要许可证或订阅。 这些工具通常提供完善的界面、企业级支持以及与云服务的预构建集成，但会将用户限制为供应商定义的功能和工作流程。
一个关键的区别在于自定义。 开源工具允许开发人员调整 AutoML 过程的每个方面，从特征工程到模型架构。 例如，H2O.ai 的 Driverless AI 允许用户调整超参数，甚至替换管道的整个组件。 相比之下，专有工具抽象了大部分底层复杂性，优先考虑易用性而不是灵活性。 例如，Google AutoML 会自动执行模型训练和部署，但不公开代码或允许深度修改。 这种权衡使专有工具更适合优先考虑速度和简单性的团队，而开源选项则迎合了那些需要精细控制的团队。
支持和可扩展性也不同。 专有工具通常包括专门的技术支持、服务级别协议 (SLA) 以及与云基础设施的无缝集成。 例如，Azure Machine Learning 提供自动缩放和托管部署，从而简化了处理大型数据集或高吞吐量推理的过程。 开源工具依赖于社区论坛、文档或第三方服务来获得支持，这可能速度较慢或可靠性较低。 但是，可以使用 Kubernetes 等框架手动扩展开源解决方案，从而使开发人员对基础设施拥有更多所有权。 这使得它们对于具有内部专业知识的组织是可行的，但对于缺乏资源来独立管理复杂部署的团队来说不太理想。