第17讲打卡~ 思考题：把模型文件分开存储，感觉很像分布式系统中的Partition操作，比如Kafka就会把1个逻辑上的Topic拆分成多个物理上的Partition。如这样做的好处主要是两点：1. 多个文件便于并行计算，可以提高模型训练和推理的效率；2. 容错和冗余，如果某个模型文件出现了损坏，只恢复特定的文件即可，无需修复整个模型。如果是这样的话，多个模型文件应该是不需要手动合并的，在模型训练或推理时，模型框架应该会自动处理。 以上都是个人的猜想，欢迎老师指正~