在使用浦育平台可视化的训练工具训练“姿态分类”模型时，涉及的操作步骤包括：

1. 准备数据：收集并整理用于训练姿态分类模型的数据。这些数据应该包含不同人的各种姿态图像。
2. 导入数据：将准备好的数据导入到浦育平台。
3. 配置模型：选择适当的模型架构，如卷积神经网络（CNN）或Transformer，用于姿态分类。
4. 划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
5. 训练模型：在浦育平台的可视化界面中，根据设置的参数和超参数训练模型。这通常包括选择优化器、学习率、批次大小等。
6. 评估模型：使用测试集评估模型的性能，调整参数以优化性能。
7. 保存和导出模型：保存训练好的模型，并导出为可在浦育平台或其他环境中使用的格式。
8. 部署模型：将训练好的模型部署到实际应用环境中，以便对新的姿态图像进行分类。
9. 测试和优化：在实际应用环境中测试模型的性能，并根据需要进一步优化。

请注意，这只是一个一般性的描述，具体步骤可能会因浦育平台的具体功能和操作指南而有所不同。建议参考浦育平台的操作指南或联系技术支持以获取更准确的信息。