部署embedding通常包括以下几个步骤：
- 训练embedding模型：首先，需要选择合适的embedding模型，如Word2Vec、GloVe、FastText等，并使用合适的数据进行训练，以得到对应的embedding向量。
- 保存embedding模型：将训练好的embedding模型保存为文件，通常是一个包含所有embedding向量的文件，如txt或者h5文件。
- 加载embedding模型：在部署时，需要加载之前保存的embedding模型文件，以便后续使用。
- 在应用中使用embedding：将加载的embedding模型应用到具体的任务中，例如文本分类、推荐系统等，用来表示文本或者实体，并进行相关的操作。
需要注意的是，不同的场景和需求可能会有不同的部署方法和步骤，具体操作还需根据实际情况进行调整。