要部署多模态检索系统，您可以按照以下一般步骤进行：
数据准备：准备包含多种数据类型（例如文本、图像、音频等）的数据集。确保数据集质量高，同时注意数据格式的统一和一致性。
特征提取：针对不同数据类型进行特征提取。对于图像数据，可以使用卷积神经网络（CNN）提取特征；对于文本数据，可以使用词嵌入模型（如Word2Vec、BERT等）提取特征；对于音频数据，可以使用声学特征提取算法。确保所有数据都被转换成统一的特征表示形式。
多模态融合：将来自不同数据类型的特征进行融合。您可以使用各种多模态融合技术，如拼接、串联、加权平均等，将不同数据类型的特征结合在一起。
检索模型选择：选择适当的多模态检索模型，如多模态嵌入模型、多模态神经网络等。这些模型可以接受融合后的多模态特征作为输入，输出用于检索的向量表示。
模型训练：根据准备好的数据集，训练选定的多模态检索模型。通过大量数据迭代训练模型，优化模型参数，使其能够更好地捕捉不同数据类型之间的相关性。
模型评估：使用评估指标来评估模型在检索任务上的性能，如准确率、召回率等。可以通过验证集或测试集进行评估。
部署应用：在部署前，进行模型的性能优化和调优。部署多模态检索系统到目标环境中，保证系统能够高效运行，同时提供友好的用户界面和交互方式。
以上是一个通用的部署多模态检索系统的步骤，具体实施时需要针对您的实际应用场景和需求进行调整和优化。