部署个性化推荐通常涉及以下步骤：
数据收集与处理：收集用户行为数据、商品数据等，并对其进行处理，以便后续使用。
特征工程：根据收集到的数据，提取特征并进行特征工程处理，以便构建推荐模型。
模型选择与训练：选择适合的推荐模型，如协同过滤、内容推荐、深度学习等，对数据进行训练。
评估与优化：评估模型的性能并进行优化，可采用各种推荐系统评价指标如准确率、召回率等。
实时推荐：将训练好的模型部署到实际生产环境中，根据用户实时的行为数据，为用户提供个性化的推荐。
您可以结合具体的业务需要和技术能力，选择适合的方法和工具进行部署和应用。希望对您有帮助！