部署商品推荐系统通常涉及以下步骤：
数据准备：收集、清洗和准备用于推荐的数据，包括商品信息、用户行为数据等。
选择推荐算法：根据业务需求和数据特点选择合适的推荐算法，比如协同过滤、内容过滤、深度学习等。
模型训练：使用准备好的数据对选择的推荐算法进行训练，得到推荐模型。
模型评估：对训练好的推荐模型进行评估，可以使用一些指标如准确率、召回率等来评估模型的性能。
部署模型：将训练好的模型部署到生产环境中，以便实时为用户提供个性化的商品推荐。
监控和优化：持续监控推荐系统的性能，收集用户反馈和数据，不断优化推荐算法和模型，提高推荐准确性和用户满意度。
以上是一个整体的部署流程，如果您有具体的问题或需要进一步的帮助，请告诉我更多细节。