以文搜图（text-to-image）是一个复杂且需要大量计算资源的任务，需要利用深度学习技术和大量的数据进行训练。下面是一个基本的以文搜图部署的步骤：
数据准备：收集并清理大规模的文本描述与相应图片的数据集。确保数据集中的文本描述与图片的对应关系准确。
模型选择：选择合适的深度学习模型用于以文搜图任务。目前较为常用的模型是基于生成对抗网络（GAN）的模型，比如DCGAN、BigGAN等。
模型训练：使用准备好的文本描述与图像数据集训练选定的以文搜图模型。在训练过程中，需要调优各种超参数、优化器等。
模型调优：对训练好的模型进行调优，包括图像生成效果的提升、模型的稳定性等。
部署模型：将训练好的模型部署到合适的计算平台上，比如服务器或云平台。确保模型能够在生产环境中高效运行。
持续优化：不断监控模型的性能并进行优化，同时根据用户反馈和需求不断改进模型功能和效果。
需要注意的是，以文搜图技术目前还处于研究与发展阶段，实现高质量的以文搜图仍然是一个具有挑战性的任务。在进行部署之前，需要对任务有清晰的需求分析，并保证有足够的数据和计算资源来支持模型的训练和部署。