部署 AI 人脸识别系统需要以下步骤：
收集数据：首先需要准备大量的人脸图像数据，包括正面、侧面、不同光线条件下的照片等。
数据预处理：对数据进行清洗、标注和处理，确保数据的质量，并且将图像数据转换为模型可以理解的数字格式。
选择模型：选择适合人脸识别任务的深度学习模型，常用的包括卷积神经网络（CNN）和人脸特征提取器（如OpenFace、Facenet等）。
模型训练：使用准备好的数据集对选择的模型进行训练，通过大量的迭代使模型学习人脸特征。
模型优化：对训练好的模型进行评估和优化，调整超参数或者使用数据增强等方法提升模型的准确率。
集成到应用：将训练好的模型集成到应用程序中，可以通过调用 API、SDK 或者集成到自己的系统中来实现人脸识别功能。
测试和评估：对部署后的系统进行测试和评估，确保其在不同环境和场景下的准确性和稳定性。
持续改进：监控系统的性能，随着时间的推移不断优化和改进模型，以适应不断变化的数据和环境。
以上是部署 AI 人脸识别系统的一般步骤，具体实施时可能需要根据具体情况进行调整和扩展。