要快速使用建模编程工具，可以遵循以下步骤和技巧：
选择合适的工具
TensorFlow：适用于构建和训练大型神经网络模型，具有高度优化的计算能力和灵活的架构，支持分布式计算。
PyTorch：另一个流行的深度学习框架，提供简单而灵活的接口，支持动态图机制，适合快速开发大型模型。
Keras：高级神经网络API，可以在TensorFlow和Theano上运行，具有简洁的接口和丰富的功能，适合快速构建和训练各种类型的神经网络模型。
Caffe：专注于卷积神经网络的深度学习框架，设计目标是速度和效率，支持GPU加速和分布式训练。
安装和配置环境
根据所选工具安装相应的Python库和依赖项。例如，使用`pip`安装TensorFlow、PyTorch或Keras。
配置适当的开发环境，如安装GPU支持的库（如CUDA和cuDNN）以加速计算。
准备数据
清洗和预处理数据，确保数据格式符合模型的要求。
使用合适的数据结构和工具来加载、分割和标注数据。
快速原型开发
利用框架提供的高级API和预训练模型，快速搭建模型结构。
使用框架的调试和可视化工具来监控训练过程，调整超参数。
分布式训练
对于大规模模型，利用框架的分布式训练功能，将计算任务分配到多个设备上，加速训练过程。
持续优化
根据模型在验证集上的表现，持续调整模型结构和超参数。
使用框架提供的性能分析工具，找出性能瓶颈并进行优化。
通过以上步骤和技巧，可以显著提高使用建模编程工具进行快速开发和训练模型效率。