要训练专属豆包AI模型，可以按照以下步骤进行：

收集数据：首先，你需要收集用于训练模型的数据。这可以包括文本、图像、音频等，具体取决于你要训练的模型类型。确保数据的质量和多样性，以便模型能够学习到更多的信息。

数据预处理：在将数据输入到模型之前，需要进行一些预处理工作。这可能包括数据清洗、格式化、特征提取等。这些步骤的目的是使数据更适合模型的训练。

选择模型：根据你的需求和数据的特点，选择适合的模型进行训练。豆包AI提供了多种模型选择，如文本分类、图像识别、语音识别等。

训练模型：将预处理好的数据输入到选择的模型中，开始训练过程。在训练过程中，你需要设置一些超参数，如学习率、批大小等，以控制模型的训练速度和效果。

评估和调整：在模型训练完成后，需要对模型进行评估，以检查其性能是否满足要求。如果模型的性能不佳，可以通过调整超参数、添加更多的数据或尝试不同的模型来改进。

部署和使用：一旦模型训练完成并通过评估，就可以将其部署到实际应用中。你可以将模型集成到豆包AI平台中，通过API或界面与模型进行交互，实现你的需求。

需要注意的是，训练专属豆包AI模型可能需要一定的技术知识和经验。如果你是初学者，可以参考豆包AI的文档和教程，或者寻求专业人士的帮助和指导。