1. 准备数据集：您需要收集大量的文本数据，这些数据可以是文章、书、网页等以保障您的可以从多样化的内容中学。

2. 选择框架：选择一个适合的深度学框架，如TensorFlow或PyTorch，这些框架提供了构建和训练神经网络所需的工具和库。

3. 设计模型：依照您的需求，设计一个合适的自然语言解决模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或Transformer。

4. 数据预解决：将收集的文本数据实预解决，涵分词、去停用词、词向量编码等以便模型能够更好地理解和解决数据。

5. 训练模型：采用预解决后的数据集对模型实行训练，这个过程可能需要较长时间具体取决于数据量和模型复杂度。

6. 评估与调优：在训练期间，定期评估模型的性能，依照评估结果调整模型参数，以升级写作品质。

7. 部署应用：训练完成后，将模型部署到您的电脑上，使其能够依照您的输入生成文章。

8. 不断迭代：随着模型采用的深入，不断收集客户反馈和数据，对模型实优化和迭代，提升其写作能力。

训练一个文章写作需要从数据收集、模型设计、训练、评估到部署应用的整个过程通过不断优化和迭代使更好地满足您的写作需求。