التدريب الموزع (Distributed Training) هو تقنية في التعلم العميق تهدف إلى تسريع تدريب النماذج الضخمة عبر توزيع العمليات الحسابية على عدة معالجات أو أجهزة مثل CPU وGPU وTPU، إما من خلال تقسيم البيانات بين هذه الأجهزة (Data Parallelism) أو تقسيم أجزاء النموذج نفسه (Model Parallelism)، مما يقلل وقت التدريب ويجعل من الممكن التعامل مع نماذج وبيانات أكبر بكفاءة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق