要按层次顺序对模型抽象类进行建模，可以使用面向对象编程的方法来实现。下面是一个示例的解决方法：

# 定义模型抽象类
class Model:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def train(self):
        raise NotImplementedError

    def predict(self):
        raise NotImplementedError

# 定义具体的模型类
class LinearRegression(Model):
    def __init__(self, name):
        super().__init__(name)

    def train(self):
        print(f'Training {self.name} model using linear regression...')

    def predict(self):
        print(f'Predicting using {self.name} model...')

class RandomForest(Model):
    def __init__(self, name):
        super().__init__(name)

    def train(self):
        print(f'Training {self.name} model using random forest...')

    def predict(self):
        print(f'Predicting using {self.name} model...')

# 创建模型对象并调用方法
linear_regression_model = LinearRegression('Linear Regression')
linear_regression_model.train()
linear_regression_model.predict()

random_forest_model = RandomForest('Random Forest')
random_forest_model.train()
random_forest_model.predict()

在上述代码中，首先定义了一个模型抽象类Model，包含了train和predict两个抽象方法。然后定义了两个具体的模型类LinearRegression和RandomForest，分别继承自Model类并实现了train和predict方法。

在创建模型对象时，可以传入不同的模型名称。然后通过调用train和predict方法，可以分别输出对应模型的训练和预测操作。

这种按层次顺序对模型抽象类进行建模的方法，可以在未来需要添加新的模型时，只需定义新的具体模型类，并实现相应的方法，而不需要修改已有的代码。同时，通过使用抽象类，可以确保所有的具体模型都具有相同的接口和行为。