手把手跑通transformer

好的，了解。要跑通Transformer，需要以下步骤：

1. 准备数据集：Transformer是一种序列到序列的模型，因此需要准备输入和输出的序列数据集。可以使用一些开源的数据集，如WMT、IWSLT等。

2. 数据预处理：对于输入和输出的序列数据，需要进行一些预处理，如分词、编码等。可以使用一些开源的工具，如NLTK、spaCy等。

3. 构建模型：使用PyTorch或TensorFlow等框架，构建Transformer模型。可以参考论文《Attention Is All You Need》中的模型结构。

4. 训练模型：使用准备好的数据集，对构建好的模型进行训练。可以使用一些优化器，如Adam、SGD等。

5. 测试模型：使用测试集对训练好的模型进行测试，并计算模型的性能指标，如BLEU、ROUGE等。

6. 部署模型：将训练好的模型部署到生产环境中，可以使用一些开源的部署工具，如TensorFlow Serving、ONNX Runtime等。