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# Ressources relatives à l'utilisation d'Apache MXNet avec Amazon AI SageMaker
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**Important**  
**Avis d'obsolescence : ** Apache MXNet n'est pas pris en charge dans le SDK SageMaker Python v3. Si vous utilisez actuellement MXNet, continuez à utiliser le SDK SageMaker Python v2. Pour les nouveaux projets, pensez à utiliser PyTorch ou TensorFlow avec la `ModelTrainer` classe unifiée. Consultez la documentation du SDK [ SageMaker Python ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/) pour obtenir des conseils sur la migration.

Les estimateurs et modèles [ MXNet du SDK ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) Amazon SageMaker Python ainsi que le conteneur MXNet open source SageMaker AI facilitent l'écriture d'un script MXNet et son exécution dans AI. SageMaker La section suivante fournit des informations de référence que vous pouvez utiliser pour apprendre à utiliser l' SageMaker IA pour entraîner et déployer un modèle à l'aide d'un code MXNet personnalisé. 

## Que souhaitez-vous faire ?
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Je souhaite entraîner un modèle MXNet personnalisé en SageMaker IA.  
Pour obtenir de la documentation, consultez [Entraînement d’un modèle avec MXNet](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_mxnet.html#train-a-model-with-mxnet).

J'ai un modèle MXNet que j'ai formé à l' SageMaker IA et je souhaite le déployer sur un terminal hébergé.  
Pour plus d’informations, consultez [Déploiement de modèles MXNet](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_mxnet.html#deploy-mxnet-models).

J'ai un modèle MXNet que j'ai formé en dehors de l' SageMaker IA et je souhaite le déployer sur un point de terminaison basé sur l' SageMaker IA  
Pour plus d’informations, consultez [Déploiement de points de terminaison à partir de données de modèle](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_mxnet.html#deploy-endpoints-from-model-data).

Je souhaite consulter la documentation de l'API pour les [ classes ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) MXNet du SDK Amazon SageMaker Python.  
Pour plus d’informations, consultez [Classes MXNet](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/frameworks/mxnet/sagemaker.mxnet.html). 

Je souhaite trouver le référentiel de conteneurs SageMaker AI MXNet.  
Pour plus d'informations, consultez la section GitHub Référentiel [ de conteneurs ](https://github.com/aws/sagemaker-mxnet-container) SageMaker AI MXNet.

Je souhaite obtenir des informations sur les versions de MXNet prises en charge par AWS Deep Learning Containers.  
Pour plus d’informations, consultez [Images Deep Learning Containers disponibles](https://github.com/aws/deep-learning-containers/blob/master/available_images.md).

 Pour des informations générales sur l'écriture de scripts d'entraînement en mode script MXNet et l'utilisation des estimateurs et modèles en mode script MXNet avec l' SageMaker IA, consultez [ Utilisation de MXNet avec le SDK Python. SageMaker ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_mxnet.html)