部署多模态搜索系统需要考虑以下几个步骤：
数据准备：收集并整理包含多种类型数据（例如文本、图像、音频等）的数据集。确保数据集的标注和存储方式都符合系统的需求。
特征提取：针对每种数据类型，选择或设计合适的特征提取方法，将原始数据转换为机器学习模型可以处理的特征表示。例如，对于图像数据可以使用卷积神经网络提取特征，对于文本数据可以使用词袋模型或 Word2Vec 提取特征。
模型选择：根据任务需求选择适合的多模态模型，例如多模态融合模型、多模态交叉模型等。确保模型能够有效地融合不同类型的数据特征。
训练模型：使用数据集训练选择的多模态模型。在训练过程中，需要根据实际情况调整超参数，并监控模型的性能。
集成系统：将训练好的多模态模型集成到搜索引擎系统中。确保系统能够接收用户的查询请求，并返回相关的多模态搜索结果。
测试和优化：针对部署后的多模态搜索系统，进行系统性能测试和用户体验测试。根据测试结果对系统进行优化，提高搜索结果的准确性和效率。
以上是部署多模态搜索系统的主要步骤，具体的实施过程需要根据具体场景和需求来调整和完善。