# Composer > [!note] 同名の別エンティティ [[Composer 2]](Cursor Research のコーディングエージェントモデル)とは無関係。本ページは Mosaic ML が開発した LLM 学習フレームワークを指す。 Mosaic ML が設計した LLM フレームワークで、Mosaic ML の MPT 7B・MPT 30B、Replit の Code V-1.5 3B の学習に用いられた。PyTorch 上に構築され、学習ループへ組み込み可能なアクセラレーション手法群と Composer trainer を提供する。効率的並列化のための FSDP、堅牢な断続学習のための elastic sharded checkpointing、クラウドブロブストレージからのオンザフライなデータセットストリーミングを実装する。関数型 API とトレーナー API の両方を提供し、後者は PyTorch ベースの学習ループを自動実装して ML 開発者の負担を軽減する。(Source: [[@2024__TMLR__Efficient Large Language Models - A Survey - Chapter 4 LLM Frameworks]], Table 2) ## 関連 - ソース: [[@2024__TMLR__Efficient Large Language Models - A Survey - Chapter 4 LLM Frameworks]] - 開発機関: Mosaic ML - 学習実績: MPT 7B / MPT 30B / Replit Code V-1.5 3B - 隣接エンティティ: [[LLM Foundry]](同じく Mosaic ML 開発) - 概念: [[並列化戦略]] / [[LLM分散学習]] / [[チェックポイント]]