在Brainstorm中，訓練和評估模型需要經過以下步驟：
數據準備：準備好訓練和測試數據集，確保數據集的質量和完整性。
模型選擇：選擇合適的模型架構和算法，根據任務的需求來確定模型的類型。
訓練模型：使用訓練數據集來訓練模型，根據模型的損失函數來調整模型的參數，使其能夠更好地擬合數據。
評估模型：使用測試數據集來評估模型的性能，可以通過各種指標如準確率、精確率、召回率等來評估模型的表現。
調參優化：根據模型評估的結果，如果模型性能不理想，可以進行調參優化，嘗試不同的參數組合來提升模型的性能。
模型部署：將訓練好的模型部署到生產環境中，以便進行實際應用。
在Brainstorm中，可以通過使用內置的模型訓練和評估工具來快速完成上述步驟，同時也可以自定義訓練和評估流程，根據具體需求進行定制化的操作。Brainstorm還提供了豐富的可視化工具，可以幫助用戶更直觀地了解模型的訓練和評估過程，幫助用戶更好地理解和優化模型。
