automl部署失败主因是预处理逻辑未同步导出，导致predict时shape不匹配；内存爆满因默认缓存和并行策略；延迟飙升源于多线程下预处理器重复校验；特征失效常由时区/上下文隐式假设引发——须显式保存预处理器、限制资源、剥离特征工程、做一致性断言。
AutoML 模型导出后 predict() 报错 shape 不匹配
训练时用 AutoML.fit() 看似顺利，但部署时调用 predict() 直接抛 ValueError: X has 5 features, but AutoML was trained with 7——根本原因是预处理逻辑没同步导出。H2O、TPOT、AutoGluon 各自封装了隐式特征工程，比如自动补缺、独热展开、时间特征分解，这些步骤不会自动打包进模型对象。
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- 别依赖
model.save()或pickle.dump()单一模型文件；必须显式保存预处理器，例如 H2O 要导出automl.get_best_model().to_mojo()+ 配套的h2o.export_file()元数据 - TPOT 必须用
export_pipeline()生成可读 Python 代码，再手动检查StandardScaler、OneHotEncoder的fit_transform()是否被正确替换为transform() - AutoGluon 导出后务必用
predict_proba(test_df)在原始未处理数据上跑通，不能只测predict(val_data)（因为 val_data 可能已被内部 pipeline 处理过）
AutoML 训练时内存爆掉却没报 OOM 错误
任务卡在 fit() 第 3 分钟不动，top 看 Python 进程占满 30GB 内存，但日志里只有 INFO: Starting training for model RF_1...——这不是 bug，是多数 AutoML 库默认启用并行子进程 + 缓存中间结果（如 H2O 的 h2o.init(max_mem_size="16G") 实际会预留双倍内存），且不主动触发 MemoryError。
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- H2O：启动前加
h2o.init(max_mem_size="8G", nthreads=4)，禁用enable_caching=True；训练完立刻调h2o.remove_all() - AutoGluon：设置
fit_weighted_ensemble=False和num_bag_folds=0，避免 ensemble 阶段叠加内存压力 - 所有工具都应限制输入数据规模：用
df.sample(n=50000, random_state=42)先验证 pipeline，别直接喂全量日志表
生产 API 中调用 AutoML predict() 延迟飙升到 2s+
本地测试 predict() 只要 15ms，但上线 Flask/FastAPI 后平均延迟跳到 2s，cProfile 显示大量时间花在 sklearn.preprocessing._encoders._check_X()——这是因为在多线程 Web 服务中，AutoML 的预处理器（尤其是 OneHotEncoder）每次调用都重新校验列名和 dtype，而没做缓存。
在现实生活中的购物过程，购物者需要先到商场，找到指定的产品柜台下，查看产品实体以及标价信息，如果产品合适，就将该产品放到购物车中，到收款处付款结算。电子商务网站通过虚拟网页的形式在计算机上摸拟了整个过程，首先电子商务设计人员将产品信息分类显示在网页上，用户查看网页上的产品信息，当用户看到了中意的产品后，可以将该产品添加到购物车，最后使用网上支付工具进行结算，而货物将由公司通过快递等方式发送给购物者
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- 绕过 AutoML 自带的 predict 接口，改用底层 estimator：例如从 TPOT 导出的 pipeline 中提取
pipeline.steps[-1][1]（即最终模型），再用pipeline[:-1].transform(X)手动预处理一次，缓存转换后结构 - H2O MOJO 部署必须用官方
h2o-genmodel.jar，别用 Python 客户端走 HTTP；MOJO 是纯 Java 预编译，无 runtime 校验开销 - AutoGluon 模型需提前调用
predictor.compile_models(compile_options={"method": "onnx"})，ONNX Runtime 比原生 PyTorch 推理快 3–5 倍且线程安全
AutoML 自动生成的特征在生产中失效
模型在训练期 AUC 0.92，上线两周后 AUC 掉到 0.61，排查发现 df["hour_sin"] = np.sin(2 * np.pi * df["hour"] / 24) 这类周期特征，在生产数据里因时区未对齐（上游 ETL 用 UTC，模型训练用本地时区），导致 sin 值全部偏移。
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- 禁止使用任何隐式时间/地理上下文的特征：删掉所有
pd.to_datetime().dt.hour、geopandas.sjoin()类操作，改用明确标注时区的dt.tz_localize("UTC").dt.tz_convert("Asia/Shanghai") - 把特征工程代码从 AutoML 黑盒中剥离，写成独立模块，用
feature_engineering.py统一处理训练/预测数据，AutoML 只负责模型选型 - 上线前必做「特征一致性断言」：对同一份 raw data，比对训练 pipeline 输出的
X_train和线上服务输出的X_serve的np.allclose()结果，差值 >1e-6 就告警
AutoML 最危险的不是不准，而是准得让人忽略它怎么准的——特征来源、预处理边界、线程模型、时区假设，每个点在生产里都会变成静默故障源。越想省事，越得亲手抠清楚 pipeline 每一层的输入输出形状和 dtype。
