个性化内容推荐通常涉及以下几个步骤来部署：
数据收集：收集用户数据，包括用户的行为数据、偏好、历史数据等。可以通过网站分析工具、Cookie、用户注册信息等方式收集数据。
数据清洗和整理：对收集的数据进行清洗和整理，去除重复数据、错误数据，并把数据整理成统一的格式。
数据建模：利用机器学习算法构建个性化推荐模型。常用的算法包括协同过滤、内容过滤、深度学习等。
推荐系统部署：将构建好的推荐系统模型部署到线上环境。可以通过API接口的方式，将用户的请求发送到推荐系统，系统返回个性化的推荐结果。
实时更新和监控：定期更新推荐系统的数据和模型，监控推荐效果和用户反馈，不断优化推荐算法和模型。
个性化内容展示：最后，根据推荐系统返回的结果，展示个性化内容给用户，提高用户体验和提升用户满意度。
以上是个性化内容推荐的一般部署流程，具体要根据实际情况来选择适合的技术和方法。