通常、AIをTrainingする際、Tensorflow等のフレームワークを利用する。ただ、フレームワークを使っても、実際のTrainingを行うには、準備した画像やアノテーション情報をフレームワークが扱える形式にしたり、学習の際のデータのaugmentationを行ったり、ニューラルネットワークのモデルを準備したり、学習に利用するlossやoptimizerを準備する等、たくさんの実装する必要がある。また、学習内容(タスクやモデル)を変更する際、一般的にはこれらを再実装する必要がある。
モルフォのAI学習環境にはTrainingに必要となる典型的な処理や、classification、detection、segmentation等のタスク、各種モデルが実装されており、オプションを変更することで新たな実装なしに様々なTrainingを実施できる。