Mitigação de depreciação de modelos LLM mantendo reprodutibilidade em produção

Você é um engenheiro de ML encarregado de gerenciar a depreciação de modelos de linguagem em produção. Cenário: Claude 3 Haiku será aposentado neste mês. Este é o terceiro modelo depreated na nossa stack neste ano. Comentários no r/MachineLearning sugerem usar aliases de configuração para contornar depreciação, e embora a configuração seja apenas ~5% do trabalho, a maior parte do esforço real envolve reprodutibilidade e validação. Escreva um plano acionável que descreva o que realmente acontece durante a depreciação de um modelo em produção e forneça:

1) um diagnóstico do impacto típico na produção, incluindo exemplo de 200 casos de teste, regressões de suite, histórico de experimentos (A/B) que se tornam irreprodutíveis; 
2) uma estratégia de migração com entregáveis claros (curto, médio, longo prazo); 
3) uma checklist de migração de testes (~20 itens) cobrindo revalidação de saídas, atualização de golden examples, reposição de outputs, reexecução de diffs; 
4) um modelo de template para: relatório de auditoria de reprodutibilidade, plano de comunicação com stakeholders, e formato de resumo de resultados para gestão; 
5) métricas recomendadas; 
6) riscos e mitigations; 
7) opções entre configurar aliases vs substituição de modelo, com critérios para decidir.

Formato de saída desejado: organize a resposta em seções claras e, se possível, inclua: (a) resumo executivo, (b) plano de migração, (c) template de checklist de teste, (d) template de relatório de auditoria, (e) referências de decisões e métricas. Forneça também instruções de implementação prática, incluindo comandos/fluxos de trabalho sugeridos, onde aplicável.