保存模型可以使用以下几种软件：

ModelRegistry

ModelRegistry 是一个专门用于管理模型的得力助手，支持通过 pip 安装，并提供基础配置和花式存取模型的功能。

pickle

Python 内置的 pickle 库可以用于持久化保存机器学习训练好的模型。

joblib

joblib 是 sklearn 提供的模型持久化模块，可以将模型保存至硬盘，并支持加载模型。

PaddlePaddle

飞桨框架提供了 Paddle Inference、Paddle Lite 和 Paddle Serving 等，支持模型的快速部署上线，并提供了 `paddle.save` 和 `paddle.load` 用于模型的保存和加载。

torch

PyTorch 提供了 `torch.save` 方法用于保存模型，并通过 `torch.load` 方法进行加载。

根据不同的使用场景和需求，可以选择合适的工具来保存模型。例如，对于需要高效管理和快速部署的深度学习模型，可以使用 ModelRegistry 或 Paddle Inference；对于简单的 Python 模型，可以使用 pickle 或 joblib。