要部署一个以图识图的应用，你可以考虑以下步骤：
选择合适的技术和工具：首先要确定你的应用需要用到的技术和工具。通常情况下，以图识图的应用需要使用计算机视觉和图像处理技术，可以考虑使用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等。
收集和准备数据集：为了训练模型，你需要一个足够大且具有代表性的数据集。确保数据集包含各种图像，并且标记正确。
训练模型：使用选定的技术和工具，利用数据集对模型进行训练。训练模型的过程可能会花费较长的时间，取决于数据集的大小和模型的复杂程度。
测试和调优模型：在训练完成后，需要对模型进行测试并对其进行调优，以确保模型在实际应用中的准确性和性能。
集成到应用程序中：将训练好的模型集成到你的应用程序中，确保应用程序能够接收图像输入，并输出相应的识别结果。
部署和上线：最后一步是将应用程序部署到服务器上，并上线供用户使用。确保应用程序在部署后能够正常运行，并具有较高的性能和稳定性。
通过以上步骤，你可以成功部署一个以图识图的应用，并为用户提供便利的图像识别功能。祝你顺利！