部署个性化推荐系统可以分为以下步骤：
数据准备：准备用户和物品的历史数据，比如用户的浏览记录、购买记录、评分记录，以及物品的属性信息等。
数据预处理：对数据进行清洗、去重、标准化等操作，确保数据质量。
特征提取：从数据中提取特征，可以是用户的偏好特征、物品的属性特征等。
模型选择：选择适合任务的个性化推荐算法，比如基于内容的推荐、协同过滤、深度学习等。
模型训练：使用准备好的数据集对选择的模型进行训练。
模型评估：评估训练好的模型的性能，可以用一些指标如准确率、召回率、覆盖率等评价。
部署应用：将训练好的模型部署到线上应用程序中，确保实时推荐效果。
以上是一个简单的部署个性化推荐系统的步骤，具体实施时需要根据具体情况和需求进行调整和优化。