要部署Orange 3模型，可以按照以下步骤进行：

1. 安装Orange库：在命令行中运行以下命令来安装Orange库：

pip install Orange3

2. 导出模型：首先，你需要将Orange 3模型导出为pickle文件。可以使用以下代码示例将模型保存为pickle文件：

from Orange.data import Table
from Orange.classification import RandomForestLearner
import pickle

# 加载数据
data = Table('iris.tab')

# 创建并训练模型
learner = RandomForestLearner()
model = learner(data)

# 导出模型为pickle文件
with open('model.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(model, f)

3. 部署模型：一旦你将模型导出为pickle文件，你可以在部署代码中加载模型并使用它进行预测。以下是一个简单的代码示例：

import pickle

# 加载模型
with open('model.pickle', 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)

# 使用模型进行预测
prediction = model([5.1, 3.5, 1.4, 0.2])

print(prediction)

这是一个简单的部署Orange 3模型的示例。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。记得安装所需的库并根据你的数据和模型进行适当的调整。