要保存和重新加载Hugging Face细调的transformer模型，可以使用save_pretrained()和from_pretrained()方法。

下面是一个示例代码，展示了如何保存和重新加载一个Hugging Face的transformer模型。

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载模型和分词器
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 保存模型和分词器
model.save_pretrained('model_directory')
tokenizer.save_pretrained('model_directory')

# 加载模型和分词器
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('model_directory')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('model_directory')

在上述示例中，我们首先加载了一个预训练的transformer模型（在这里使用了BERT模型），并初始化了一个相应的分词器。然后，我们使用save_pretrained()方法将模型和分词器保存到指定的目录（model_directory）。最后，我们使用from_pretrained()方法重新加载模型和分词器，以便后续使用。

请确保在运行示例代码之前已经安装了transformers库。可以使用以下命令进行安装：

pip install transformers

请注意，model_directory是指定的目录路径，可以根据实际情况进行更改。