在Gluon中，可以使用gluon.Trainer類來定義模型的訓練過程，使用gluon.loss類來定義損失函數，使用gluon.metric類來定義評估指標。下面是一個簡單的示例，演示如何在Gluon中進行模型的訓練和評估：

import mxnet as mx
from mxnet import nd, autograd, gluon

# 定義模型
model = gluon.nn.Sequential()
model.add(gluon.nn.Dense(64, activation='relu'))
model.add(gluon.nn.Dense(10))

# 初始化模型參數
model.initialize()

# 定義損失函數
loss_fn = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss()

# 定義評估指標
metric = mx.metric.Accuracy()

# 定義優化器
trainer = gluon.Trainer(model.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.1})

# 準備數據
X = nd.random.uniform(shape=(1000, 20))
y = nd.random.uniform(shape=(1000,))

# 數據迭代器
batch_size = 32
train_data = gluon.data.DataLoader(gluon.data.ArrayDataset(X, y), batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 訓練模型
epochs = 10
for epoch in range(epochs):
    metric.reset()
    for data, label in train_data:
        with autograd.record():
            output = model(data)
            loss = loss_fn(output, label)
        loss.backward()
        trainer.step(batch_size)
        metric.update(label, output)
    name, acc = metric.get()
    print('Epoch %d, %s %.2f' % (epoch, name, acc))

# 評估模型
X_test = nd.random.uniform(shape=(100, 20))
y_test = nd.random.uniform(shape=(100,))
test_data = gluon.data.DataLoader(gluon.data.ArrayDataset(X_test, y_test), batch_size=batch_size)
metric.reset()
for data, label in test_data:
    output = model(data)
    metric.update(label, output)
name, acc = metric.get()
print('Test %s %.2f' % (name, acc))

在上面的示例中，我們首先定義了一個簡單的全連接神經網絡模型，并初始化模型參數。然后定義了損失函數、評估指標和優化器。接著準備了模型的訓練數據和測試數據，并通過數據迭代器來迭代訓練數據。在訓練過程中，通過調用autograd.record()來記錄計算圖，然后計算損失、反向傳播、更新參數，最后更新評估指標。訓練完成后，使用測試數據評估模型的性能。