要部署视频相似度检索系统，你可以遵循以下一般步骤：
数据准备：收集并整理视频数据集，包括需要进行相似度检索的视频文件。确保视频数据集的质量和标注准确性。
特征提取：使用适当的技术从视频文件中提取特征向量。常用的方法包括使用卷积神经网络（CNN）提取帧级别或片段级别的特征。
相似度计算：选择合适的相似度度量方法，比如欧氏距离、余弦相似度等，来计算不同视频特征之间的相似程度。
索引构建：根据计算得到的相似度，构建视频特征的索引结构，以便快速检索相似的视频。
部署模型：将上述步骤中所涉及的特征提取、相似度计算和索引构建整合为一个完整的模型，并部署到合适的服务器或云平台上。
性能调优：根据实际应用场景和需求，对模型进行性能优化，以提高检索速度和准确度。
测试和评估：进行系统的测试和评估，检查其检索效果和性能表现，确保系统达到预期的效果。
持续优化：根据用户反馈和数据变化，持续优化系统，确保其在不断变化的环境中保持高效和准确。
以上是一个大致的部署视频相似度检索系统的步骤，具体实现过程会根据你的需求和技术选择而有所不同。