2017-08-1：调研Airflow，熟悉Python使用

2017-08-2：通过airflow部署Tensorflow模型、Spark ML模型；构建Airflow的docker镜像

2017-09-1：使用ansible安装Anaconda，tensorflow，jupyter notebook，airflow

2017-09-2：airflow定期训练tensorflow模型

2017-10-1：构建Flask框架发布服务；修改生产环境中Flask相关问题；研究jupyter-spark插件；离线安装开发环境

2017-10-2：构建Tensorflow Serving的docker镜像；将Tensorflow由1.2.1升级到1.3.0;测试tensorflow on spark在1.3时的效用；调研Helm Charts

2017-11-1：k8s部署Seahorse；k8s部署idsw；通过Helm charts部署idsw；创建模型训练的airflow示例

2017-11-2：创建部署模型的jupyter扩展件；构建PredictionIO环境，构建机器学习Pipeline；PredictionIO构建Scala工程，部署REST服务；PredictionIO构建Python工程，部署REST服务

2017-12-1：将Spark MLlib模型发布成REST服务；Tensorflow Serving发布服务；调研Prometheus与ElasticSearch

2017-12-2：支持电商的企业信用的模型训练

2018-01-1：抓取天眼查的信用评分，重新训练企业信用评分

2018-01-2：将tensorflow模型导出为PMML；升级Tensorflow为1.4.1，构建jpmml-tensorflow

2018-02-1：调研Azure ML tudio

2018-02-2：Ansible部署IDSW