要部署一个多模态检索系统，您需要考虑以下几个步骤：
数据准备：准备包括文本、图像、音频或视频等多种类型的数据，并标注数据以便于系统进行检索。
特征提取：对于不同类型的数据，需要使用适当的方法提取特征。比如，对于图像数据可以使用卷积神经网络（CNN）提取特征，对于文本数据可以使用词嵌入（word embedding）等方法。
联合编码：将不同类型的数据特征进行联合编码，使得系统能够处理多模态数据。可以使用方法如联合学习（joint learning）或多模态融合网络（multimodal fusion network）来进行编码。
索引构建：将经过联合编码的数据特征构建索引，以便于系统进行快速检索。可以使用索引结构如倒排索引（inverted index）或哈希索引（hashing index）等。
检索系统搭建：结合以上步骤，搭建多模态检索系统，包括用户接口和检索算法等。
评估和优化：对系统进行评估和优化，包括检索速度、准确性、泛化能力等指标，不断优化系统性能。
在部署多模态检索系统时，还需考虑硬件设备、数据存储和计算资源等因素，以确保系统能够稳定高效地运行。