要训练自定义模型，可以按照以下步骤进行：
准备数据集：首先需要准备包含标注的训练数据集，数据集应该包含需要识别的文本以及对应的标注信息。
配置训练参数：在PaddleOCR中，可以根据自定义模型的需求配置训练参数，例如选择模型类型、设置学习率、批大小等。
定义模型：根据需要定义自定义模型的网络结构，可以使用PaddleOCR提供的现有模型作为基础，并根据需求进行修改。
开始训练：使用准备好的数据集和配置好的训练参数，开始训练自定义模型。
评估模型性能：训练完成后，可以对模型进行评估，检查其在测试数据集上的性能表现。
部署模型：最后可以将训练好的自定义模型部署到需要的应用中，进行文字识别任务。
通过以上步骤，可以训练出适用于特定任务的自定义模型，并在实际应用中进行文字识别。