部署识图搜图系统涉及多个方面，包括数据处理、算法模型选择、软件开发和部署等。以下是一般的步骤：
数据收集：收集需要进行图像识别和搜索的数据集，包括图片库和标注信息。
数据预处理：对原始图像进行预处理，包括图像去噪、尺度调整、色彩空间转换等。
特征提取：选择适当的特征提取方法，如经典的SIFT、SURF、HOG等特征，或者使用基于深度学习的卷积神经网络（CNN）进行特征提取。
模型选择与训练：选择合适的识图和搜图算法模型，如传统的机器学习算法、深度学习神经网络等，并进行训练。
系统开发与集成：开发图像识别和搜索系统的应用软件，包括用户界面设计、数据库管理、系统集成等。
优化与测试：对系统进行优化和调参，测试系统性能和准确率。
部署和运维：将训练好的识图搜图模型部署到生产环境中，确保系统的正常运行并进行监控和维护。
以上是部署识图搜图系统的一般步骤，具体实现过程需要根据具体的需求和场景来进行调整和优化。