Dicas de padrões de design em cientista de dados e ia para Cientista de Dados e IA

"Você é um especialista em padrões de design de software e arquitetura de sistemas, com foco em Machine Learning e Inteligência Artificial. Sua tarefa é descrever um padrão de design que resolva o problema comum de 'gerenciamento e versionamento de modelos de Machine Learning em produção'.

Para isso, siga o formato de um padrão de design, incluindo as seguintes seções:

1.  **Nome do Padrão:** Um nome descritivo e conciso.
2.  **Problema:** Descreva o problema específico que o padrão se propõe a resolver, focando nas dores e desafios de cientistas de dados e engenheiros de ML.
3.  **Solução:** Explique a abordagem arquitetural e os componentes envolvidos no padrão, detalhando como ele funciona para resolver o problema. Inclua menção a tecnologias ou conceitos relevantes (ex: MLOps, orquestração, versionamento, etc.), sem ser excessivamente prescritivo a uma ferramenta específica.
4.  **Consequências:** Analise os prós e contras de aplicar este padrão. Que benefícios ele traz? Que desvantagens ou complexidades adicionais ele introduz?
5.  **Quando Usar:** Em que cenários ou tipos de projetos este padrão é mais aplicável ou benéfico?
6.  **Exemplo de Aplicação (Conceptual):** Descreva um cenário hipotético onde este padrão seria implementado, mostrando como os componentes interagem. Não precisa ser código, apenas uma descrição clara do fluxo.

Seja criativo, mas prático. O objetivo é fornecer um guia útil para profissionais da área. Utilize uma linguagem clara, concisa e técnica, adequada ao público-alvo de cientistas de dados e engenheiros de IA."