在Caffe框架中进行模型部署通常需要以下步骤：
训练模型：首先，需要使用Caffe框架训练一个模型。可以使用Caffe提供的训练工具来训练你的模型，也可以使用已经训练好的模型。
导出模型：一旦模型训练完成，需要将模型导出为可部署的格式。Caffe支持将模型导出为Caffe模型文件（.caffemodel）和模型结构文件（.prototxt）。
部署模型：将导出的模型部署到目标环境中。可以使用Caffe提供的部署工具或者编写自定义代码来加载模型并进行推理。
推理：使用部署的模型进行推理，输入待处理的数据并获取模型的输出。
需要注意的是，Caffe框架相对较为底层，需要一定的编程经验和理解深度学习原理。如果想简化模型部署流程，也可以考虑使用Caffe2、TensorFlow Serving等高级框架。