使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。

使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的OBS路径中，供用户下载。

支持。您可以使用以下三种方式实现图像分割任务的训练。

1. 您可以在AI Gallery订阅相关图像分割任务算法，并使用订阅算法完成训练。
2. 如果您在本地使用ModelArts支持的常用框架完成了训练脚本，可以使用自定义脚本创建训练作业。
3. 如果您在本地开发的算法不是基于常用框架，您可以选择使用自定义镜像创建训练作业。

训练环境的当前目录以及代码目录在容器的位置一般通过环境变量${MA_JOB_DIR}读取，${MA_JOB_DIR}变量对应的实际值是/home/ma-user/modelarts/user-job-dir。

问题分析

创建训练作业选择的代码目录有大小和文件个数限制。

解决方法

将代码目录中除代码以外的文件删除或存放到其他目录，保证代码目录大小不超过128MB，文件个数不超过4096个。

ModelArts训练作业的程序运行在容器中，容器挂载的目录地址是唯一的，只有运行时的容器能访问到。因此训练作业的“/cache”是安全的。

在ModelArts管理控制台，选择“训练管理>训练作业”，进入训练作业列表页面。在训练作业列表中，单击目标作业名称，查看该作业的详情。您可以在“资源占用情况”页签查看到如下指标信息。

1. CPU：CPU使用率（cpuUsage）百分比（Percent）。
2. MEM：物理内存使用率（memUsage）百分比（Percent）。
3. GPU：GPU使用率（gpuUtil）百分比（Percent）。
4. GPU_MEM：显存使用率（gpuMemUsage）百分比（Percent）。