搭建写作模型是一个复杂但富有挑战性的过程以下是简要的步骤介绍：

1. 选择模型框架：你需要选择一个适合的深度学框架如TensorFlow、PyTorch等。

2. 数据收集与解决：收集大量的文本数据并对这些数据实清洗、分词和格式化解决以便模型可以更好地学和理解语言。

3. 选择模型架构：依照需求选择合适的模型架构如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或变压器模型（Transformer）。

4. 参数设置与调优：设置模型的超参数，如学率、批次大小、迭代次数等，并依据模型的表现实行调优。

5. 模型训练：采用收集的数据集对模型实训练，这个过程可能需要大量的计算资源和时间。

6. 评估与测试：在验证集和测试集上评估模型的性能，保障模型具有良好的泛化能力。

7. 部署与优化：将训练好的模型部署到服务器或云平台上，并按照实际采用情况实行优化。

8. 迭代更新：按照客户反馈和模型表现，不断迭代和更新模型，以增强写作品质。

9. 文档与维护：编写详细的文档，说明模型的用法、性能和可能的改进方向，并定期实行维护和升级。

10. 合规与安全：确信模型遵守相关法律法规，并在利用期间保护使用者隐私和数据安全。