本文详细介绍了机器学习模型保存与加载的方法及最佳实践，涵盖模型存储格式、序列化方法、主流框架的保存方式以及深度学习框架的模型保存策略。常用序列化方法包括 Python 内置的 `pickle` 和专为科学计算设计的 `joblib`，两者各有优缺点，`pickle` 使用简单但存在安全风险且跨版本兼容性差，`joblib` 对 numpy 数组处理效率高且支持压缩。主流机器学习框架如 Scikit-learn、XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 均提供了原生的模型保存方法，推荐使用其原生格式以确保兼容性和效率。深度学习框架 PyTorch 和 TensorFlow/Keras 也提供了灵活的模型保存方式，包括完整模型保存和仅保存模型参数。此外，本文还提出了模型保存的完整方案、版本控制建议、安全性建议、性能优化建议以及格式选择指南，并针对版本兼容性问题、大型模型处理和跨平台迁移等常见问题提供了实用的解决方案，旨在帮助开发者高效、安全地管理和部署机器学习模型。