要部署一个以图识图的系统，您可以参考以下步骤：
准备数据集：首先，您需要一个包含多种不同类别图像的数据集，用于训练模型。确保数据集的质量和标签准确性。
选择合适的模型：根据您的需求和数据集特点，选择合适的图像识别模型，如卷积神经网络（CNN）等。
训练模型：使用您准备的数据集，通过训练模型来建立识别系统。您可以使用机器学习框架如TensorFlow、PyTorch等来训练模型。
评估模型：在训练完成后，评估模型的性能，包括准确率、召回率等指标。如果性能不佳，可以调整模型架构或增加训练数据。
部署模型：将训练好的模型部署到您的应用程序或平台中。您可以选择云服务如AWS、Azure等，或在本地服务器上进行部署。
集成和优化：集成图像识别功能到您的应用程序中，并进行优化以确保用户体验和性能。
持续改进：定期监测系统性能，并根据用户反馈和数据变化进行调整和改进，以确保系统持续有效。
如果您在这个过程中遇到问题或需要更多帮助，请随时告诉我。