执行模型运行作业后，我们建议保存模型对象，以供将来使用。这有助于避免重复运行模型，节省时间和计算资源。保存模型对象后，可在后续阶段加载该对象，继续进行分析或进行可视化处理，而无需重新运行相应模型。
使用 Python pickle
保存模型对象
运行以下命令，以保存模型对象：
file_path = f'{PATH}/{FILENAME}.pkl'
model.save_mmm(mmm, file_path)
其中：
PATH表示路径，用于指示文件的位置。FILENAME是文件的名称。文件扩展名必须为 PKL。
加载模型对象
运行以下命令，以加载已保存的模型：
file_path = f'{PATH}/{FILENAME}.pkl'
mmm = model.load_mmm(file_path)
其中：
PATH表示路径，用于指示文件的位置。FILENAME是文件的名称。文件扩展名必须为 PKL。
使用 Meridian serde 软件包
Meridian serde 软件包支持将 Meridian 模型对象序列化和反序列化为 Protocol Buffers (protobuf) 文件。格式（二进制或文本）由文件名中指定的文件扩展名决定。
格式包括：
- 二进制 Protobuf (
.binpb) - 以紧凑的 protobuf 传输格式保存。非常适合二进制传输和存储。 - 文本 Protobuf（
.txtpb或.textproto）- 以人类可读的文本表示形式保存。非常适合用于调试。
保存模型对象
运行以下命令，以保存模型对象：
from meridian.schema.serde import meridian_serde
mmm = model.Meridian(input_data=input_data, model_spec=model_spec)
meridian_serde.save_meridian(mmm, "model.binpb") # or "model.txtpb"
加载模型对象
运行以下命令，以加载模型对象：
from meridian.schema.serde import meridian_serde
mmm = meridian_serde.load_meridian("model.binpb") # or "model.txtpb"