完成embedding的任务通常分为以下步骤：
数据准备：首先需要准备好需要进行embedding的数据集，可以是文本、图片、音频等不同类型的数据。
选择模型：根据需要进行embedding的数据类型选择合适的模型，例如Word2Vec、GloVe等用于文本数据的embedding模型，或者使用预训练的模型如BERT、GPT等。
数据预处理：根据所选择的模型要求，对数据进行预处理，包括分词、归一化处理、编码等操作。
训练模型：根据所选模型，使用数据集进行训练，调整模型参数以获得更准确的embedding结果。
应用embedding：将训练好的模型应用到具体任务中，例如用于文本分类、情感分析等任务。
需要注意的是，不同的数据类型和任务可能需要不同的embedding方法，因此在选择和实施时需要结合具体情况进行。