要部署一个以图搜索的系统，通常需要以下步骤：
数据准备：收集并准备图像数据集，确保图像质量高并包含各种场景和对象。
特征提取：使用图像处理和计算机视觉技术提取图像的特征。常见的方法包括使用卷积神经网络（CNN）提取特征向量。
相似度度量：选择合适的相似度度量方法，用于比较图像之间的相似度。常用的方法包括欧式距离、余弦相似度等。
构建索引：将提取的特征向量存储在数据库中，并构建索引以加快图像检索速度。常见的索引结构包括哈希索引、KD 树等。
查询处理：接收用户上传的查询图像，提取其特征向量，并与数据库中的特征向量进行比对，找到相似度最高的图像。
界面设计：设计一个用户友好的界面，让用户上传查询图像并查看搜索结果。
测试和优化：对系统进行测试和优化，确保图像搜索的准确性和速度。
以上是大致的部署流程，具体实现中可能会涉及更多细节和技术选择。建议您在实际操作中参考相关文档和教程，以确保系统能够成功部署并运行。