至少配置成功一个模型训练的环境，并跑通基础模型

配置一个模型训练环境通常涉及以下几个步骤：

1. **选择平台**：你可以选择本地机器、云服务器（如AWS、Google Cloud或Azure）、或是Docker容器。如果你是初学者，虚拟化环境如Anaconda或Jupyter Notebook可以提供便利。

2. **安装必要的库**：对于深度学习，Python语言和相关的科学计算库（如NumPy、Pandas）必不可少。还需要安装TensorFlow、PyTorch等主流的深度学习框架。

3. **硬件要求**：需要足够的GPU资源来加速计算过程，如果没有GPU，也可以使用CPU并行运算，但速度会较慢。

4. **设置环境变量**：例如，如果是使用conda，创建一个新的环境并激活它，然后安装所需的依赖包。

5. **初始化项目**：创建一个新目录作为项目根，初始化Git版本控制，并创建必要的文件结构，比如数据处理脚本、模型架构文件等。

6. **数据预处理**：准备好训练和验证的数据集，通常是将数据转化为模型能接受的格式（例如Tensor或DataFrame）。

7. **编写训练代码**：这包括加载数据、定义模型架构、设置优化器、损失函数等。基本流程是载入数据，前向传播，计算损失，反向传播，更新权重，以及监控性能指标。

8. **运行训练循环**：通过调用模型的fit()方法开始训练过程，通常设置一定的epoch数和batch_size。

model = YourModel()
history = model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, validation_data=(val_data, val_labels))

完成以上步骤后，你应该能看到模型在训练集上的一些初步结果，并且能够保存训练好的模型供后续使用。