要部署和训练自己的GPT（生成式预训练模型），需要先准备好需要用到的数据、计算资源和相应的模型代码。可以使用开源的框架和库，如TensorFlow、PyTorch、HuggingFace等。在训练前，需要定义好模型的结构、参数和学习率等Hyperparameters。

接下来，利用数据进行模型的训练和微调，并根据实际情况对模型进行评估和调整。

最后，将训练好的模型导出为一个可用的GPT模型，即可进行预测和生成。