Apache MXNet es un marco rápido de inferencia y entrenamiento de escala ajustable con un API concisa y fácil de usar para aprendizaje automático.

MXNet incluye la interfaz de Gluon que permite a los desarrolladores con cualquier nivel de experiencia comenzar a usar el aprendizaje profundo en la nube, en dispositivos de borde y en aplicaciones para dispositivos móviles. En tan solo unas líneas de código de Gluon, es posible crear regresión lineal, redes convolucionales y LSTM recurrentes para la detección de objetos, el reconocimiento de voz, recomendaciones y personalizaciones.

Puede empezar a usar los servicios de AWS mediante una experiencia de MXNet completamente administrada a través de Amazon SageMaker, una plataforma diseñada para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático a escala. O bien, puede usar las AMI de aprendizaje profundo de AWS para crear flujos de trabajo y entornos personalizados con TensorFlow y otros marcos conocidos, como TensorFlow, Caffe, Caffe2, Chainer, PyTorch, Keras y Microsoft Cognitive Toolkit.