要部署图片相似性搜索系统，通常需要以下步骤：
数据准备：收集和准备需要用于图片相似性搜索的数据集，包括图片数据及其相应的标签或元数据。
特征提取：利用图像处理和计算机视觉技术提取图片特征，常用的方法包括使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取。
数据存储：将图片特征存储在数据库中，以便进行相似性搜索。
搜索算法选择：选择适合你的应用场景的相似性搜索算法，常用的包括基于向量相似度的搜索算法（如余弦相似度），以及基于最近邻的算法（如k最近邻算法）等。
构建索引：对提取到的图片特征进行索引构建，可以使用加速搜索的数据结构，如KD-树、LSH（Locality Sensitive Hashing）等。
搜索服务搭建：将搜索算法和索引结构封装成API接口，以供用户查询相似图片。
用户接口设计：设计用户友好的界面，使用户可以上传图片进行相似性搜索，并返回相似图片的结果。
性能优化：对搜索引擎的性能进行优化，包括减少搜索时间、提高搜索准确度等。
测试和迭代：进行系统测试和用户反馈，不断优化系统性能，提高搜索结果的准确性和实时性。
以上是部署图片相似性搜索系统的一般步骤，具体步骤和实现方法可根据具体需求和技术栈做出适当调整。