要部署图片相似性搜索，你可以考虑以下步骤：
数据准备：准备一组图片数据集，确保每张图片都有一个唯一的标识符。可以选择一个包含各种不同图片类型的数据集。
特征提取：使用现有的图像处理工具或库（如OpenCV、TensorFlow等）提取图片的特征。常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、ORB、CNN等。这些特征将有助于计算图片之间的相似性。
相似性计算：利用提取的特征，可以通过计算图片之间的相似性来构建一个相似度矩阵或索引。常用的方法包括欧氏距离、余弦相似度等。
索引检索：基于相似度计算的结果，建立一个索引结构用于快速检索最相似的图片。你可以选择使用传统的数据库索引，也可以尝试使用一些专门设计用于相似性搜索的工具或库。
界面设计：设计一个用户界面，用户可以通过上传一张图片或输入关键词来搜索相似的图片。确保用户友好和易用性。
部署服务：将整个系统部署到云服务器或本地服务器上，确保系统稳定运行。
以上是一个基本的图片相似性搜索系统的部署步骤，你可以根据具体情况进行调整和优化。希望对你有帮助！