部署多模态信息通常会涉及多种技术和工具，以下是一些常见的方法：
整合多种不同的数据源：将文本、图像、视频、音频等不同类型的数据源整合到一个系统中。
数据预处理：对不同类型的数据进行预处理，如文本的分词、图像的降噪处理、视频的帧提取等。
特征提取：对处理后的数据提取特征，例如从文本中提取关键词、从图像中提取颜色、纹理等特征。
建立多模态模型：将提取到的特征输入到多模态模型中，如多模态深度神经网络、图神经网络等。
模型训练：使用标注的数据对多模态模型进行训练，调参优化模型的性能。
模型部署：将训练好的多模态模型部署到生产环境中，接收实时的多模态信息输入，并输出相应的预测结果或响应。
在实际部署过程中，可以根据具体场景和需求选择不同的方法和工具，例如使用 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架来构建多模态模型，使用 Docker、Kubernetes 等容器技术进行部署管理，以及使用 RESTful API、WebSocket 等通信协议进行数据交互等。