搭建智能模型软件的过程涉及多个步骤，具体流程如下：
明确业务需求
与业务部门沟通，了解他们的需求和目标，确保智能模型的开发是为了解决实际业务问题。
数据收集和准备
收集和清洗数据，确保数据质量和完整性。这一步骤包括数据收集、数据清洗和数据转换等环节。
特征工程
对数据进行特征提取、转换和选择，以便模型能够更好地学习数据的模式和规律。
模型选择和训练
根据业务需求和数据特点，选择合适的算法进行建模，并进行模型训练和调优。
模型评估
使用合适的评估指标对模型进行评估，确保模型的性能达到预期，并进行必要的改进和优化。
部署和实施
将训练好的模型部署到生产环境中，并与业务系统集成，确保模型能够实际应用并产生价值。
在选择工具方面，可以考虑使用以下工具来辅助搭建智能模型软件：
Teachable Machine：
由Google开发的网页工具，可以快速、轻松、免费地创建机器学习模型。它使用TensorFlow.js模型，可以在任何支持JavaScript的地方运行，并支持导出不同格式的模型。
FineBI：
帆软旗下的商业智能软件，具有强大的数据处理能力和丰富的功能，支持多种数据源接入，并提供丰富的可视化组件和数据建模功能。
CoresHub：
提供强大的AI算力支持，并内置了多种主流开源大模型。用户可以在此平台上注册账号并完成身份认证，获得算力券，选择平台内置的模型或上传自己的私有模型进行部署和调用。
Tekla Structures：
一套多功能的三维智能建模软件，可以创建完整的三维模型，并包含加工制造以及安装时所需的一切信息。
根据具体需求和资源情况，可以选择适合的工具和方法来搭建智能模型软件。建议先进行充分的需求分析和工具评估，以确保选择到最适合的工具和方案。