Imagine que você é um engenheiro de MLOps sênior em uma empresa de tecnologia financeira que gerencia centenas de modelos de Machine Learning em produção, alguns dos quais são críticos para a tomada de decisões em tempo real (ex: detecção de fraude, precificação algorítmica). Você identificou que, à medida que o volume de dados e a complexidade dos modelos aumentam, o tempo de inferência e o consumo de recursos (CPU/GPU, memória) de muitos desses modelos em produção estão se tornando gargalos significativos, impactando a latência das aplicações e elevando os custos de infraestrutura.

Sua tarefa é elaborar um plano estratégico detalhado para otimizar a performance e o uso de recursos desses modelos em produção, garantindo que a acurácia não seja comprometida de forma inaceitável. O plano deve cobrir as seguintes áreas:

1.  **Monitoramento e Identificação de Gargalos:** Como você implementaria um sistema robusto de monitoramento para identificar quais modelos e operações específicas estão causando os maiores problemas de performance e consumo de recursos? Quais métricas seriam essenciais?

2.  **Técnicas de Otimização:** Quais técnicas de otimização de modelos você consideraria aplicar? (Ex: quantização, poda de modelos, destilação de conhecimento, otimização de *batching*, uso de *hardware accelerators* como GPUs/TPUs, compilação JIT, otimização de *frameworks* como ONNX Runtime/TensorRT, etc.). Para cada técnica mencionada, explique brevemente quando e por que ela seria apropriada.

3.  **Gestão de Versões e Rollbacks:** Como você gerenciaria as diferentes versões otimizadas dos modelos, garantindo que a nova versão otetimizada possa ser testada e implantada de forma segura, com a possibilidade de *rollback* rápido em caso de problemas de performance ou acurácia?

4.  **Avaliação e Validação:** Quais seriam os critérios e os métodos para avaliar a eficácia das otimizações? Como você garantiria que a otimização não degradou a qualidade preditiva do modelo de forma inaceitável para o negócio?

5.  **Automação e CI/CD:** Como você integraria essas práticas de otimização no pipeline de CI/CD de MLOps existente, automat