要保存和检索Gpflow模型的参数，可以使用以下代码示例：

import gpflow
import numpy as np

# 创建一个Gpflow模型
model = gpflow.models.GPR(data=(X, Y), kernel=gpflow.kernels.RBF())

# 训练模型
model.optimize()

# 保存模型参数
model.save("model_params")

# 加载模型参数
loaded_model = gpflow.models.GPR()
loaded_model.load("model_params")

# 使用加载的模型进行预测
X_test = np.linspace(0, 1, 100)[:, None]
mean, var = loaded_model.predict_y(X_test)

在这个例子中，我们首先创建了一个Gpflow的高斯过程回归（GPR）模型，并用一些训练数据进行拟合。然后，我们使用model.save()方法将模型的参数保存到磁盘上的一个文件中。

接下来，我们使用gpflow.models.GPR()创建了一个新的模型对象loaded_model，并使用loaded_model.load()方法从磁盘上加载之前保存的参数。加载后的模型可以立即用于预测。

在这个示例中，我们使用了GPR模型，但是相同的保存和加载模型参数的方法也适用于其他Gpflow模型，如SVGP（变分高斯过程）等。