要部署视频相似度检索系统，您可以遵循以下一般步骤：
数据准备：收集和整理视频数据集，确保数据集包含您想要进行相似度比较的视频。
特征提取：使用适当的特征提取算法从每个视频中提取特征表示。可以使用传统的方法如颜色直方图、HOG 特征，也可以使用深度学习提取更高级别的特征。
相似度计算：选择适当的相似度计算方法（如欧氏距离、余弦相似度等）来计算视频之间的相似度。
建立索引：为了提高检索效率，您可以将视频特征创建成一个索引结构，如哈希表、KD 树等。
部署模型：选择适当的部署方式，如在服务器上运行后端服务，或者将模型部署在云平台上。
测试和优化：通过测试系统的性能并不断优化模型和参数，以提高检索结果的准确性和效率。
请注意，视频相似度检索是一个复杂的任务，需要综合考虑数据处理、特征提取、模型选择等多个方面。建议在实施过程中结合自身需求和技术能力，选择合适的方法和工具进行部署。