以图识图是一种基于图形识别技术的方案，可以帮助识别图像中的内容。要部署这种解决方案，一般需要以下步骤：
数据收集：收集并整理用于训练模型的图像数据集。
数据预处理：对收集到的图像数据进行预处理，包括图像的裁剪、尺寸调整、去噪等处理操作。
模型选择：选择合适的图形识别模型，常见的模型包括卷积神经网络（CNN）等。
模型训练：使用准备好的数据集对所选模型进行训练，以便模型能够学习识别不同类型的图像。
模型优化：对训练好的模型进行调优，提高模型的准确率和性能。
部署应用程序：将训练好的模型集成到应用程序中，并确保应用程序能够通过图形识别功能识别图像中的内容。
测试与优化：对部署后的系统进行测试和优化，不断改进模型和算法，提升识别效果。
以上是部署以图识图的一般步骤，具体实施时需要结合具体应用场景和需求。