要部署搜图识图系统，您需要考虑以下几个重要步骤：
数据准备：准备好需要搜索和识别的图像数据集，可以是您自己的数据集或从互联网上获取的数据集。
训练模型：选择合适的图像搜索和识别模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），然后使用准备好的数据集对模型进行训练。您可以使用开源深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
搭建系统：将训练好的模型集成到您的系统中，搭建一个用户友好的界面以便用户上传图片进行搜索或识别。
部署系统：选择合适的部署方式，可以是在本地服务器上部署，也可以使用云计算平台（如AWS、Azure、Google Cloud等）进行部署。
进行测试和优化：测试您的系统的性能，包括搜索速度、准确率等，并根据反馈进行优化。
以上是部署搜图识图系统的基本步骤，您可以根据实际需求和情况进行适当调整和扩展。如果您需要更详细的指导或有其他问题，请随时告诉我。