Dự án **AutoML‑Next** vừa được ra mắt trên GitHub với hơn 5 000 sao trong ngày đầu. Đây là một nền tảng mã nguồn mở cho phép tự động hoá toàn bộ quy trình thiết kế, huấn luyện và triển khai mô hình máy học, hướng tới người dùng không chuyên và doanh nghiệp vừa và nhỏ.
AutoML‑Next cung cấp giao diện web kéo‑thả, hỗ trợ 15 thuật toán phổ biến như XGBoost, LightGBM, Random Forest và các kiến trúc mạng nơ‑ron CNN/RNN. Người dùng chỉ cần tải dữ liệu lên, chọn mục tiêu và nền tảng sẽ tự động thực hiện tiền xử lý, lựa chọn đặc trưng, tối ưu hoá siêu tham số và xuất model dưới dạng Docker image.
Điểm mạnh của dự án là tích hợp sẵn các pipeline CI/CD cho việc triển khai trên Kubernetes hoặc AWS SageMaker, giúp giảm thời gian đưa mô hình vào sản xuất từ vài tuần xuống còn vài giờ. Dự án đã nhận được sự ủng hộ từ các công ty công nghệ như DataRobot và H2O.ai, và dự kiến sẽ được tích hợp vào các khóa học AI tại các trường đại học.
Nhóm phát triển khẳng định họ sẽ tiếp tục mở rộng tính năng, bao gồm hỗ trợ AutoML cho dữ liệu thời gian thực và mô hình đa nhiệm vụ, đồng thời mời gọi cộng đồng đóng góp và báo cáo lỗi qua Issues trên GitHub.