1. 前言
当训练好机器学习模型后，为了方便后续的使用和部署，需要将模型进行保存。以下是机器学习模型保存的几种常见方式：
- 本地保存：可以使用Python的pickle或joblib等库将模型保存为文件（通常以扩展名.pkl、.dat），然后在需要使用模型的地方加载该文件。
- 云存储：可以将模型保存在云存储中，如Amazon S3、Google Cloud Storage等，方便在不同计算机之间传输、共享和备份模型。
- 数据库存储：可以将模型保存在数据库中，通常采用NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra等，可以实现高效的数据管理和存储。
- 导出为API：可以使用Web框架如Flask、Django等将模型封装成API接口，以便于其他应用程序使用。
- 导出为服务：可以使用容器技术如Docker、Kubernetes等将模型封装为微服务，实现模型的高效部署和管理。
在选择保存方法时，需要根据具体情况和需求进行选择。无论采用何种保存方法，都需要保证保存的模型在后续使用时能够被正确加载和调用。同时，需要注意模型的大小和复杂度，以及保存的安全性和可靠性等问题。
2. 问题
作为机器学习算法工程师，我们都知道在做建模任务时，经常用到机器学习中的分类、回归等算法。那么，很多时候我们都是将重点放在模型的算法、效果上（学术界），很少有人关注当我们训练出一个模型后，如何将其保存下来，以便任何需要的时候都可以拿出来使用。今天做一个总结，分享如何保存训练好的机器学习模型（工业界）。