部署 ranking 模型时，可以按照以下步骤进行：
数据准备：准备用于训练和测试 ranking 模型的数据集。确保数据集包含用户和物品的相关信息，以及用户与物品之间的交互数据（如评分、点击、购买等）。
特征工程：对数据进行特征工程处理，包括特征提取、特征转换和特征选择等步骤。确保提取的特征能够有效地表示用户和物品之间的关系。
模型选择：选择适合 ranking 任务的模型，常用的包括基于矩阵分解的模型（如MF、FM、NeuMF）、基于树的模型（如GBDT、XGBoost、LightGBM）以及神经网络模型（如DNN、Wide & Deep、DeepFM）等。
模型训练：使用训练数据集对选择的模型进行训练，学习用户和物品之间的关系，优化模型参数以提高模型在 ranking 任务上的表现。
模型评估：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，通过指标如 Precision@k、Recall@k、NDCG@k 等来评估模型的性能。
模型部署：将训练好的 ranking 模型部署到线上环境中，为用户提供个性化的推荐服务。
在部署 ranking 模型时，需要特别关注模型的效率和准确性，以满足实时推荐系统对推荐速度和质量的要求。