使用AI开发平台模型通常包括以下步骤：

1. 选择合适的平台： 根据你的需求选择合适的AI开发平台，如TensorFlow、PyTorch、Keras等。平台选择通常取决于你对特定框架的熟悉程度以及项目的具体要求。

2. 获取模型： 从平台或相关资源中获取你需要的预训练模型。这些模型已经在大规模数据上进行了训练，通常可以直接用于特定任务，如图像识别、自然语言处理等。

3. 模型部署： 将选定的模型部署到你的开发环境或生产服务器上。这可能涉及到将模型嵌入到应用程序中或通过服务化方式提供。

4. 输入数据： 准备模型的输入数据。这可能包括图像、文本、语音等，具体取决于模型的任务。

5. 推理和预测： 使用输入数据通过模型进行推理和预测。在部署的环境中，你可以调用模型的接口，将输入传递给模型，并获取输出。

6. 处理输出： 根据模型的输出进行后续处理。这可能包括将分类结果显示在应用程序中、将预测结果存储到数据库中等。

7. 性能优化： 根据需要对模型进行性能优化。这可能涉及到模型量化、剪枝等技术，以便在资源受限的环境中更高效地运行。

8. 更新和迭代： 定期检查模型的性能，根据需要更新模型或进行迭代改进。这有助于确保模型保持准确性和适应性。

请注意，具体步骤可能会根据使用的平台和任务的不同而有所变化。建议查阅相关平台的文档以获取更详细的指导。