模型部署是将训练好的模型集成到实际应用中的过程，包括定义环境、指定输入输出，分析新数据并提供预测分类能力。部署步骤包括数据预处理、模型训练评估、模型打包、环境设置、构建部署流水线、模型测试、监控维护。通过这些步骤，使机器学习模型可用易于部署。