部署商品推荐系统通常涉及以下步骤：
确定推荐算法：选择合适的推荐算法，如协同过滤、内容推荐、深度学习模型等，根据项目需求和数据特征进行选择。
数据准备：收集、清洗和准备推荐系统所需的数据，包括用户行为数据、商品信息、用户特征等。
模型训练：使用准备好的数据来训练推荐模型，优化模型参数以提高推荐效果。
模型评估：评估训练好的模型的准确性、召回率等指标，确保推荐系统能够为用户提供准确的推荐结果。
部署模型：将训练好的推荐模型部署到生产环境中，可以选择云服务、容器化等方式进行部署。
监控和优化：监控推荐系统的性能，及时进行优化和调整，以确保系统能够持续提供良好的推荐效果。
以上是部署商品推荐系统的一般步骤，具体实施时可能会根据实际情况进行调整和扩展。