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# Amazon SageMaker AI에서 Apache MXNet을 사용하기 위한 리소스
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[Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) MXNet 예측기 및 모델과 SageMaker AI 오픈 소스 MXNet 컨테이너를 사용하면 보다 쉽게 MXNet 스크립트를 작성해 SageMaker AI에서 실행할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 SageMaker AI에서 사용자 지정 MXNet 코드를 사용하여 모델을 훈련하고 배포하는 방법을 배우는 데 사용할 수 있는 참조 자료를 제공합니다.

## 어떤 작업을 수행하려고 합니까?
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SageMaker AI에서 사용자 지정 MXNet 모델을 훈련하고 싶습니다.  
설명서는 [MXNet을 사용하여 모델 훈련](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_mxnet.html#train-a-model-with-mxnet)을 참조하세요.

SageMaker AI에서 훈련한 MXNet 모델이 있고 이를 호스팅된 엔드포인트에 배포하려고 합니다.  
자세한 내용은 [MXNet 모델 배포](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_mxnet.html#deploy-mxnet-models)를 참조하세요.

SageMaker AI 외부에 내가 훈련한 MXNet 모델이 있으며 SageMaker AI 엔드포인트에 배포하려고 합니다.  
자세한 정보는 [모델 데이터에서 엔드포인트 배포](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_mxnet.html#deploy-endpoints-from-model-data)를 참조하세요.

[Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) MXNet 클래스에 대한 API 설명서를 보고 싶습니다.  
자세한 내용은 [MXNet 클래스](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/frameworks/mxnet/sagemaker.mxnet.html)를 참조하세요.

SageMaker AI MXNet 컨테이너 리포지토리를 찾고 싶습니다.  
자세한 내용은 [SageMaker AI MXNet Container GitHub 리포지토리](https://github.com/aws/sagemaker-mxnet-container)를 참조하세요.

 AWS 딥 러닝 컨테이너에서 지원하는 MXNet 버전에 대한 정보를 찾고 싶습니다.  
자세한 내용은 [사용 가능한 딥 러닝 컨테이너 이미지](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md)를 참조하세요.

 MXNet 스크립트 모드 훈련 스크립트 작성과 SageMaker AI에서 MXNet 스크립트 모드 예측기 및 모델 사용에 대한 일반 정보는 [Using MXNet with the SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_mxnet.html)를 참조하세요.