商品推荐系统的部署通常需要按照以下步骤操作：
数据准备：首先需要准备好用于训练模型和推荐的数据，包括用户行为数据、商品数据、用户信息等。数据质量和涵盖范围对推荐系统的准确性至关重要。
模型选择与训练：根据业务需求和数据情况选择适合的推荐算法，比如协同过滤、内容推荐、深度学习模型等。通过训练算法模型来获取推荐结果。
模型评估：对训练好的模型进行评估，检验其推荐效果和准确性，以便对模型进行调优和改进。
部署与集成：将训练好的模型部署到生产环境中，通过API接口或其他方式与用户系统进行集成。可以使用云服务、容器化技术或部署在本地服务器上。
实时推荐和离线计算：根据业务需求，可以考虑实时推荐和离线计算，实时推荐可以为用户提供即时推荐结果，离线计算可以用于后续数据处理和模型训练。
监控与优化：部署后需要持续监控推荐系统的性能和用户反馈，进行优化和调整，以不断提升用户体验和推荐准确性。
以上是推荐系统的基本部署流程，具体部署方式会根据实际情况有所差异，需要根据业务和技术要求进行调整。