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# Amazon SageMaker AI で Apache MXNet を使用するためのリソース
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[Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) の MXNet 推定ツールとモデル、および SageMaker AI のオープンソースの MXNet コンテナを使うと、SageMaker AI での MXNet スクリプトの記述や実行がより簡単になります。次のセクションでは、SageMaker AI を使用してカスタム MXNet コードでモデルをトレーニングしてデプロイする方法を学ぶために使用できるリファレンス資料を提供します。

## 何をしたいですか?
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SageMaker AI で、カスタム MXNet モデルをトレーニングしたい。  
ドキュメントについては、「[MXNet によるモデルのトレーニング](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_mxnet.html#train-a-model-with-mxnet)」を参照してください。

SageMaker AI でトレーニングした MXNet モデルがあり、それをホスト済みのエンドポイントにデプロイしたい。  
詳細については、「[MXNet モデルをデプロイする](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_mxnet.html#deploy-mxnet-models)」を参照してください。

SageMaker AI の外部でトレーニングした MXNet モデルがあり、それを SageMaker AI エンドポイントにデプロイしたい。  
詳細については、「[モデルデータからエンドポイントをデプロイする](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_mxnet.html#deploy-endpoints-from-model-data)」を参照してください。

[Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) の MXNet クラスの API ドキュメントを見たい。  
詳細については、「[MXNet クラス](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/frameworks/mxnet/sagemaker.mxnet.html)」を参照してください。

SageMaker AI MXNet コンテナリポジトリを見つけたい。  
詳細については「[SageMaker AI MXNet コンテナ GitHub リポジトリ](https://github.com/aws/sagemaker-mxnet-container)」を参照してください。

 AWS Deep Learning Containers でサポートされている MXNet バージョンに関する情報を探します。  
詳細については、「[使用可能な Deep Learning Containers イメージ](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md)」を参照してください。

 SageMaker AI での MXNet スクリプトモードのトレーニングスクリプトの記述や、MXNet スクリプトモードの推定ツールとモデルの使用に関する一般情報については、「[SageMaker Python SDK で MXNet を使う](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_mxnet.html)」を参照してください。