为以下机器学习问题训练一个线性回归模型：数据集包含汽车竞赛的时间和距离，你需要开发一个模型，以预测车辆在给定距离和时间时的速度。您的输出应该是一个经过训练的模型，以及模型的本地运行环境。
- 数据集，包含汽车竞赛时间和距离。
使用给定的数据集训练线性回归模型以预测距离和时间对速度的影响，可以使用以下几个步骤：

1. 导入所需的Python库，如numpy和scikit-learn。
2. 读取数据集并将其分成训练和测试集。
3. 创建线性回归模型对象并使用训练数据训练它。
4. 使用测试数据集评估模型的性能。
5. 将经过训练的模型保存到本地。

以下是一个可能的实现：

```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from joblib import dump

# 读取数据集
data = np.loadtxt('car-race-data.csv', delimiter=',')

# 将数据集分成训练和测试集
X_train, X_test = data[:80, :-1], data[80:, :-1]
y_train, y_test = data[:80, -1], data[80:, -1]

# 创建线性回归模型对象并训练它
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 用测试集评估模型性能
score = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型得分：{score}")

# 将经过训练的模型保存到本地
dump(model, 'car-speed-model.joblib')
```

其中，代码假设数据集的文件名为“car-race-data.csv”，并且该文件具有以下格式：

```
time,distance,speed
...
```

其中，每一行都包含比赛中汽车运行的时间、距离和速度。步骤2中，数据集被分成80个训练样本和20个测试样本。步骤4中的模型评估使用了模型的“得分”，这是基于模型在测试集上的R方值计算的。最后，模型使用joblib 库的dump() 方法将模型保存在名为“car-speed-model.joblib”的文件中。