部署embedding通常是指将已经训练好的嵌入（embedding）模型应用到实际项目或系统中。嵌入模型是一种将高维数据映射到低维空间的技术，经常用于自然语言处理、推荐系统等领域。在部署嵌入模型时，您需要考虑以下几个方面：
导出模型：将训练好的嵌入模型保存为可以在不同环境中加载和使用的格式，如TensorFlow模型保存文件、ONNX模型文件等。
部署到生产环境：根据您的需求和环境，选择适合的部署方式，可以是在本地服务器上部署、使用云服务提供商的部署方案，或者将模型嵌入到移动应用程序中。
集成到应用程序：通过API调用或集成到您的应用程序中，使用嵌入模型来提取、处理和应用嵌入向量。确保嵌入模型能够与应用程序的数据流集成，并能够提供所需的功能。
总的来说，部署embedding模型意味着将训练好的嵌入模型应用到实际场景中，让其可以发挥作用并为您的项目或系统提供相关的服务。