要部署图片相似性搜索，您可以按照以下步骤进行：
数据准备：准备好要用于相似性搜索的图片数据集。
特征提取：使用图像处理技术提取每张图片的特征信息。常用的方法包括使用卷积神经网络（CNN）提取特征向量。
相似性计算：在特征空间中计算图片之间的相似性。常见的计算方法包括欧式距离、余弦相似度等。
索引构建：为了快速检索相似图片，可以使用索引结构（如ANN、KD-Tree等）来组织特征向量数据。
搭建搜索引擎：使用相似性计算和索引构建的结果，搭建一个搜索引擎，用户上传一张图片后，系统能够返回相似度最高的图片。
部署和测试：将系统部署到服务器上，并进行测试和优化，确保搜索结果准确和快速。
监控和优化：持续监控系统性能和用户反馈，做必要的优化和改进。
这是一个大致的部署流程，具体实施时需要根据您的需求和技术背景进行调整和优化。如果需要更详细的指导或有特定的问题，欢迎随时向我提问。