部署ranking模型通常需要以下步骤：
训练模型：首先，您需要训练一个排名模型，可以选择适合您数据和需求的模型，比如基于机器学习的排名模型，如RankNet，LambdaMART等。
数据准备：整理和准备您的数据，包括训练数据和测试数据。确保数据格式符合模型的输入要求。
特征工程：对数据进行特征工程处理，提取和选择合适的特征用于训练模型，可以采用文本特征处理、数值特征处理等技术。
模型训练：使用准备好的数据对排名模型进行训练，调参优化模型性能。
模型评估：使用测试数据对模型进行评估，评估排名模型的性能指标，如NDCG，MAP等。
模型部署：将训练好的模型部署到生产环境中，可以选择将模型部署为API接口或服务，供其他系统调用。
监控和优化：定期监控模型的性能，根据反馈数据对模型进行优化和调整，确保排名模型保持高效准确。
需要根据具体情况和需求选择合适的工具和技术进行部署。希望这些步骤对您有所帮助。如果您有其他问题，欢迎随时提问。