部署文本分类通常需要以下步骤：
数据准备：准备用于文本分类的训练数据，包括标注好的文本数据和相应的标签。
特征提取：将文本数据转换为机器学习算法所需要的特征。常用的方法包括词袋模型、TF-IDF、词嵌入等。
模型训练：选择适当的文本分类模型，例如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型等，使用训练数据对模型进行训练。
模型评估：使用验证集或交叉验证对训练好的模型进行评估，检查模型的准确性、精确度、召回率等指标。
模型优化：根据评估结果对模型进行调参，提高模型的性能。
部署模型：将训练好的模型部署到生产环境中，可以选择将模型封装成API接口，供其他系统调用，或者嵌入到应用程序中提供文本分类功能。
监控和维护：持续监控模型在生产环境中的表现，定期维护和更新模型，确保其性能和准确性。