是的，可以通过从Google Cloud Storage训练一个TensorFlow模型并在本地工作。

以下是一个简单的示例代码，演示如何从Google Cloud Storage下载训练数据，训练一个模型，并将模型保存到本地：

import tensorflow as tf
from google.cloud import storage

# 设置Google Cloud Storage的bucket名称和文件路径
bucket_name = 'your_bucket_name'
data_path = 'your_data_path'
model_path = 'your_model_path'

# 创建一个Google Cloud Storage客户端
client = storage.Client()

# 下载训练数据
bucket = client.bucket(bucket_name)
blob = bucket.blob(data_path)
blob.download_to_filename('data.csv')

# 加载训练数据
data = tf.data.experimental.CsvDataset('data.csv', [tf.float32, tf.float32])

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='mse')

# 训练模型
model.fit(data, epochs=10)

# 保存模型到本地
model.save(model_path)

请确保替换示例代码中的your_bucket_name、your_data_path和your_model_path为实际的值。

通过这种方式，您可以从Google Cloud Storage下载训练数据，在本地使用TensorFlow训练模型，并将模型保存到本地供以后使用。