Estratégias de debugging em mlops em MLOps

"Você é um engenheiro de MLOps sênior com vasta experiência em depuração de pipelines de ML em produção. Seu colega, um engenheiro júnior, está com dificuldades para identificar a causa raiz de um erro de `ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').` que aparece intermitentemente na etapa de inferência de um modelo de recomendação que foi recentemente implantado. O modelo é um RandomForestRegressor treinado com dados tabulares.

Elabore um guia passo a passo, detalhado e prático, para o engenheiro júnior. O guia deve abranger as principais áreas de investigação e as ferramentas/técnicas mais eficazes para depurar esse tipo de problema em um ambiente de MLOps. Inclua considerações sobre:

1.  **Monitoramento de Dados e Modelos:** Onde e como verificar a qualidade dos dados de entrada (features) e as previsões do modelo ao longo do tempo.
2.  **Versionamento e Rastreabilidade:** Como usar o sistema de versionamento de código, modelos e dados para identificar a introdução do erro.
3.  **Ambientes de Execução:** Diferenças entre ambientes de desenvolvimento, staging e produção, e como isolar o problema.
4.  **Logging e Observabilidade:** Que tipos de logs devem ser coletados e como usá-los para rastrear o fluxo de dados e identificar o ponto exato da falha.
5.  **Testes e Validação:** Como replicar o erro e testar possíveis soluções.
6.  **Possíveis Causas Raiz Específicas para `NaN`:** Inclua cenários comuns como engenharia de features, pré-processamento, *data drift* e *concept drift*.

Seja didático e forneça exemplos claros de como aplicar cada passo, evitando jargões excessivos sem explicação. O objetivo é capacitar o engenheiro júnior a resolver o problema de forma autônoma no futuro."