要部署视频相似度检索系统，您可以按照以下步骤进行：
数据准备：准备要用于相似度检索的视频数据集。确保视频数据集的质量和标注是准确的。
特征提取：使用适当的特征提取方法对视频数据集进行处理，提取出视频的特征表示。常用的视频特征提取方法包括传统的视觉特征（如HOG、SIFT等）和深度学习的特征提取方法（如CNN、RNN等）。
相似度计算：选择合适的相似度计算方法，比较不同视频之间的相似度。常见的相似度计算方法包括欧氏距离、余弦相似度等。
构建索引：根据视频的特征表示构建索引结构，以实现高效的相似度检索。常用的索引结构包括KD树、LSH等。
部署服务端：将特征提取、相似度计算、索引结构等功能封装成服务端接口，供用户查询相似视频。
部署客户端：开发客户端应用程序或网页前端，让用户通过界面输入查询视频或上传视频文件，与服务端进行通信并返回相似视频结果。
进行性能优化：根据系统运行情况，进行性能优化以提高系统的响应速度和准确性。
监控和维护：定期监控系统运行状况，及时处理出现的问题，不断优化系统性能，并根据实际需求对系统进行定期维护和更新。
通过以上步骤，您可以完成视频相似度检索系统的部署工作。如果您需要更具体的技术指导或有其他问题，请随时告诉我。