部署个性化内容推荐通常需要进行以下步骤：
数据采集和处理：首先收集用户行为数据、偏好信息等相关数据，并进行处理和清洗，以便后续分析和推荐算法的使用。
特征工程：根据用户的行为数据和偏好信息，提取合适的特征，比如用户的历史浏览记录、收藏记录、购买记录等，以及商品的属性、标签等信息。
选择推荐算法：根据业务场景和数据特点，选择合适的推荐算法，比如基于内容的推荐、协同过滤、深度学习模型等。
训练模型：使用选定的推荐算法对数据进行训练，学习用户的行为模式和偏好，生成个性化的推荐结果。
部署推荐系统：将训练好的模型部署到生产环境中，通过API接口或其他方式提供个性化推荐服务，实现根据用户需求自动生成推荐内容。
监控和优化：持续监控推荐系统的性能和效果，根据用户反馈和数据分析结果对推荐算法进行调优和优化，提高推荐系统的准确性和用户满意度。
以上是部署个性化内容推荐的一般步骤，您可以根据具体业务需求和技术情况进行进一步调整和优化。如果需要更详细的指导或帮助，欢迎继续提问。