Стандартная архитектура при создании сервисов с использованием машинного обучения подразумеват обучение модели на одном сервере и её использование на другом сервере, который непосредственно работает на предикт. Однако, на предикт может работать много серверов, и возникает вопрос: как доставить обученную модель на все сервера? Обычно модель сохраняют в виде файла. Поэтому можно сделать mount какого-то общего сетевого ресурса, и на нём хранить модель. Но более гибко будет сохранить модель в базе данных, тем более что все инстансы уже скорее всего имеют соединение с общей базой.
Ниже приведу пример того, как сохранить объект python в базе данных в колонке типа блоб.

import _pickle
import pymysql.cursors

## Для простоты возьмём лёгкий объект
# однако обученная модель может достигать сотни мегабайт, а то и ещё больше
listToPickle = [(10, 10), ("example", 10.0), (1.0, 2.0), "object"]

## Преобразование нашего объекта в строку
pickledList = _pickle.dumps(listToPickle)

## Соединение с базой данных mysql
connection = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='dbuser', password='pass', db='somedb', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)

## создание курсора
with connection.cursor() as cursor:
    ## Вставка в БД
    cursor.execute("""INSERT INTO pickleTest VALUES (NULL, 'testCard', %s)""", (pickledList, ))
    connection.commit()

    ## Выборка по сохраненной модели
    cursor.execute("""SELECT features FROM pickleTest WHERE card = 'testCard'""")

    ## Получим и распечатаем результат
    res = cursor.fetchone()

    ## Обратное преобразование
    unpickledList = _pickle.loads(res['pickledStoredList'])
    print(unpickledList)

Как видим всё просто, достаточно перед сохранием в блоб преобразовать объект с помощью _pickle.dumps() а при загрузке объекта обратно преобразовать в строку в объект с помощью _pickle.loads().
Также отмечу, что в третьем питоне не надо устанавливать дополнительных библиотек, используется встроенная библиотека _pickle. Таким образом Pickling в Python — это способ хранения весьма сложных структур данных в двоичном представлении, которые требуется восстановить через некоторое время, для получения той же структуры данных.