先感谢作者！
版本为：2.1.0-alpha.56
我利用HanLP
=hanlp.load(hanlp.pretrained.mtl.OPEN_TOK_POS_NER_SRL_DEP_SDP_CON_ELECTRA_SMALL_ZH)加载了一个MultiTaskLearning模型，然后我只希望使用token和postag的功能，所以我删除了其它任务。然后保存了该模型到component_path路径下。
当我按照https://bbs.hankcs.com/t/topic/3354/2的方式的确可以加载模型。但是必须通过前面创建的MultiTaskLearning类型的HanLP实例，执行HanLP.load(component_path)才可以加载模型。
如果我希望每次启动项目时，直接加载该component路径的下的模型，我该如果做呢？如果不能的话，感觉保存裁剪过的模型意义就不大了，因为每次都要先加载完整的模型，然后再去load这个裁剪的模型，那么为何不在加载完整模型后直接裁剪呢。提出这个需求主要是想尽量节省空间。
当我通过：
import hanlp
hanlp.load(component_path)时，component_path是我事先报错的裁减过的模型路径，它报的异常如下：
Failed to load C:/Users/16524/Desktop/component. See traceback below:
================================ERROR LOG BEGINS================================
Traceback (most recent call last):
File “C:\Users\16524.conda\envs\pt\lib\site-packages\hanlp\utils\component_util.py”, line 81, in load_from_meta_file
obj.load(save_dir, verbose=verbose, **kwargs)
File “C:\Users\16524.conda\envs\pt\lib\site-packages\hanlp\common\torch_component.py”, line 173, in load
self.load_config(save_dir, **kwargs)
File “C:\Users\16524.conda\envs\pt\lib\site-packages\hanlp\common\torch_component.py”, line 126, in load_config
self.on_config_ready(**self.config, save_dir=save_dir)
TypeError: on_config_ready() got multiple values for keyword argument ‘save_dir’
=================================ERROR LOG ENDS=================================