在Chainer中定義和訓練神經網絡模型的步驟如下：

1. 定義神經網絡模型：首先需要定義一個神經網絡模型的類，在類中定義網絡的結構和參數。可以使用Chainer提供的各種層（如全連接層、卷積層等）來構建網絡模型。

import chainer
import chainer.links as L
import chainer.functions as F

class MyModel(chainer.Chain):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        with self.init_scope():
            self.fc1 = L.Linear(784, 100)
            self.fc2 = L.Linear(100, 10)

    def __call__(self, x):
        h = F.relu(self.fc1(x))
        return self.fc2(h)

2. 創建優化器：在定義神經網絡模型之后，需要創建一個優化器來優化模型參數。可以選擇使用Chainer提供的各種優化器（如Adam、SGD等）。

model = MyModel()
optimizer = chainer.optimizers.Adam()
optimizer.setup(model)

3. 定義損失函數：在訓練神經網絡時，需要定義一個損失函數來評估模型的性能。可以選擇使用Chainer提供的各種損失函數（如交叉熵損失函數）。

def loss_fun(model, x, t):
    y = model(x)
    return F.softmax_cross_entropy(y, t)

4. 訓練模型：在訓練神經網絡模型時，需要迭代地向優化器傳遞訓練數據并進行參數更新。可以使用Chainer提供的update函數來進行訓練。

for epoch in range(num_epochs):
    for x, t in train_data:
        optimizer.update(loss_fun, model, x, t)

通過以上步驟，就可以在Chainer中定義和訓練神經網絡模型了。在訓練完成后，可以使用訓練好的模型對新數據進行預測。