部署 word embedding 模型通常涉及以下几个步骤：
训练模型：首先需要训练一个 word embedding 模型，常见的模型有 Word2Vec、GloVe 和 FastText 等。你可以使用已有的库或者自己实现代码来训练模型。
存储模型：将训练好的 embedding 模型保存到文件中，一般以文本、二进制或者其他格式保存。
集成到应用程序中：在应用程序中加载已训练好的模型，通常使用相应的库来加载模型并在应用程序中使用。这样可以在应用中实现类似词语相似度计算、文本分类等功能。
性能优化：根据实际应用需求对 embedding 进行性能优化，比如通过降维、量化等方式提升计算效率。
具体的部署过程会根据你选择的 embedding 模型、应用场景和技术栈而有所不同，希望以上步骤可以为你提供一些指引。如果你有具体的需求或问题，也欢迎提供更多细节以获取更详细的帮助。