Apache MXNet trên AWS là một khuôn khổ đào tạo và suy luận nhanh và có thể mở rộng với một API ngắn gọn, dễ sử dụng cho máy học.
MXNet bao gồm giao diện Gluon cho phép các nhà phát triển ở mọi cấp độ kỹ năng bắt đầu với việc học sâu trên đám mây, trên các thiết bị biên và trên các ứng dụng dành cho thiết bị di động. Chỉ trong một vài dòng mã Gluon, bạn có thể xây dựng hồi quy tuyến tính, mạng tích chập và LSTM hồi quy để phát hiện đối tượng, nhận dạng giọng nói, đề xuất và cá nhân hóa.
Bạn có thể bắt đầu với MxNet trên AWS với trải nghiệm được quản lý hoàn toàn bằng cách sử dụng SageMaker, một nền tảng để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy trên quy mô lớn. Hoặc, bạn có thể sử dụng AWS Deep Learning AMIs để xây dựng các môi trường và luồng công việc tùy chỉnh với MxNet cũng như các khuôn khổ khác bao gồm TensorFlow, PyTorch, Chainer, Keras, Caffe, Caffe2 và Bộ công cụ nhận thức của Microsoft.