TensorFlow 是谷歌开发的一个开源深度学习框架，拥有丰富的生态系统和大量预训练模型，广泛用于构建和部署机器学习模型，尤其适合专业的软件工程师和研究人员使用。它支持复杂的神经网络设计和训练，适合需要高度自定义和灵活性的场景。
AutoML（自动机器学习） 则是基于机器学习技术自动化构建模型的工具，旨在简化机器学习流程，降低门槛，使非专业人士也能快速构建高性能模型。AutoML自动完成数据清理、特征工程、模型选择和超参数调优等关键步骤，极大减少了人工干预和专业知识需求。
谷歌的AI技术基石中，TensorFlow和AutoML分别承担不同但互补的角色：
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TensorFlow 提供了强大的底层框架和灵活性，支持复杂模型的开发和训练，适合专业开发者和研究人员。
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AutoML 则是建立在此类框架之上的自动化工具，帮助用户自动完成模型开发流程，提升效率和普及度，降低机器学习的技术门槛。
此外，谷歌还通过TensorFlow Extended (TFX) 和 Vertex AI Pipelines 等工具，构建了完整的机器学习流水线和MLOps架构，实现模型的持续集成、持续交付和持续训练，进一步提升了机器学习系统的自动化和生产能力。
总结来说，TensorFlow是谷歌AI技术的核心深度学习框架，而AutoML则是基于此框架的自动化工具，二者共同构成了谷歌推动AI技术普及和应用的关键基础。
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