部署视频相似度检索通常涉及以下几个步骤：
- 数据准备：收集和准备需要进行相似度检索的视频数据集。
- 特征提取：使用深度学习模型（如卷积神经网络）进行特征提取，将视频数据转换为特征向量。
- 索引构建：将所有视频的特征向量构建索引，例如使用像 Faiss 或 ANNOY 这样的库。
- 查询处理：对于查询视频，同样提取特征向量，并在索引中查找与查询视频特征最相似的视频。
- 结果展示：将相似视频的结果展示给用户。
在使用视频相似度检索时，用户通常需要提供一个查询视频，系统会返回与其相似的视频列表。在实际应用中，需要根据具体的需求和技术条件进行部署和使用。您可以根据自己的情况逐步进行实施和测试。