AutoML 通过自动执行机器学习工作流程中的关键步骤，简化并加速模型部署流程。 传统的部署流程要求开发人员手动处理模型选择、超参数调优和特征工程等任务，这既耗时又容易出错。 诸如 Google 的 AutoML 或 Auto-Sklearn 等开源框架之类的 AutoML 工具可以自动执行这些步骤，从而减少了对模型优化方面深厚专业知识的需求。 例如，构建欺诈检测系统的开发人员可以使用 AutoML 在数小时（而不是数周）内测试数十种算法和配置，并将性能最佳的模型直接部署到他们的流程中。 这种自动化使团队能够更多地关注将模型集成到生产系统中，而减少对迭代实验的关注。
但是，AutoML 为部署基础设施引入了新的考虑因素。 虽然它简化了模型开发，但生成的模型可能具有使部署复杂化的依赖关系或资源需求。 例如，AutoML 工具可能会生成一个复杂的集成模型，该模型需要特定的库或硬件加速，这必须在部署环境中加以考虑。 诸如 MLflow 或 Kubeflow 之类的工具可以通过将模型及其运行时需求打包到容器中来帮助管理这些依赖关系。 此外，AutoML 生成的模型可能缺乏透明度，从而更难以调试生产中的性能问题。 团队必须实施监控和日志记录来跟踪模型行为，确保自动选择不会导致意外的结果，例如在测试中表现良好但在真实世界的数据漂移下失败的模型。
尽管存在这些挑战，AutoML 仍可以通过强制执行一致性来提高部署流程的可靠性。 手动流程通常会导致模型质量的变化，尤其是在不同的团队成员处理调优或特征工程时。 AutoML 对这些步骤进行了标准化，减少了人为错误，并确保模型在部署前满足预定义的性能阈值。 例如，使用 AutoML 的医疗保健应用程序可以在部署之前自动验证模型是否符合监管要求，例如公平性指标。 这种标准化还使得更新模型变得更容易——当新数据到达时，AutoML 可以通过最少的人工干预来重新训练和验证替换模型。 总而言之，AutoML 将部署流程的重点从模型创建转移到运营稳健性，从而在保持质量的同时实现更快的迭代。