Apache MXNet è un framework scalabile di addestramento e inferenza con un'API intuitiva e pulita per l'apprendimento approfondito.

MXNet include l'interfaccia Gluon, che permette agli sviluppatori con qualsiasi livello di competenza di iniziare ad avvalersi dell'apprendimento approfondito nel cloud, su dispositivi edge e su app per dispositivi mobili. Sono sufficienti poche righe di codice Gluon per creare regressione lineare, reti convoluzionali e reti LSTM ricorrenti per il rilevamento di oggetti, il riconoscimento vocale, le raccomandazioni e la personalizzazione.

Per iniziare a utilizzare MXNet in AWS lasciando che il servizio sia completamente gestito, è possibile utilizzare Amazon SageMaker, una piattaforma con cui è possibile creare, addestrare e distribuire modelli di apprendimento automatico in modo scalabile. In alternativa, è possibile impiegare le AMI di apprendimento approfondito di AWS per creare flussi di lavoro e ambienti personalizzati con TensorFlow e altri framework comuni quali TensorFlow, Caffe, Caffe2, Chainer, PyTorch, Keras e Microsoft Cognitive Toolkit.