在PaddlePaddle中，我們可以通過使用PaddleCloud來實現深度學習模型的分布式部署。以下是一個簡單的示例：

1. 首先，確保你已經安裝了PaddlePaddle和PaddleCloud。你可以參考PaddlePaddle官方文檔來安裝這些工具。

2. 編寫一個用于分布式訓練的PaddlePaddle模型。以下是一個簡單的示例：

import paddle
import paddle.fluid as fluid

# 定義一個簡單的線性回歸模型
x = fluid.layers.data(name='x', shape=[13], dtype='float32')
y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32')

y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=1, act=None)

cost = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict, label=y)
avg_cost = fluid.layers.mean(cost)

optimizer = fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.01)
optimizer.minimize(avg_cost)

3. 使用PaddleCloud來進行分布式訓練。以下是一個簡單的示例：

import paddlecloud as paddlecloud

# 創建PaddleCloud集群
paddlecloud.init(model_path='./model')

# 啟動分布式訓練任務
paddlecloud.cloud_train(
    trainer='./trainer.py',
    cluster_node_ips='127.0.0.1',
    cluster_node_ips_num=1,
    role='trainer',
    etcd_name='etcd',
    etcd_base_port=2379,
)

在這個示例中，我們使用PaddleCloud來初始化集群，并啟動一個分布式訓練任務。我們需要指定trainer.py作為訓練腳本，并指定集群節點的IP地址。然后，我們可以啟動訓練任務，PaddleCloud會自動將任務分發到集群中的各個節點上進行訓練。

通過PaddleCloud，我們可以方便地實現深度學習模型的分布式部署，以加速訓練過程并提高模型的性能。