部署文本分类模型通常涉及以下步骤：
打包模型：将训练好的文本分类模型保存为文件或者模型格式，例如pickle、h5、或者onnx格式等。
创建API：搭建一个RESTful API服务，通过该服务接收文本输入并返回预测结果。可以使用Flask、Django等框架搭建API服务。
部署模型：将打包好的模型与API服务部署到服务器上，可以选择云服务提供商（如AWS、Azure、Google Cloud）或者自己搭建的服务器。
调用API：使用客户端应用程序（如Web应用、移动应用）通过HTTP请求调用API服务，将文本数据发送给API服务端进行预测。
要使用文本分类模型进行部署，您可以按照上述步骤进行操作。如果您需要更详细的指导或者特定框架的部署方法，请提供更多信息，我将乐意帮助您。