Estratégias de otimização e performance em mlops em MLOps

"Você é um especialista em MLOps. Elabore um guia prático e detalhado sobre como arquitetar um pipeline de inferência de modelos de Machine Learning para máxima eficiência e escalabilidade em produção, considerando os desafios de latência e custo. O guia deve incluir exemplos de tecnologias e estratégias para:

1. **Otimização de modelos:** Compiladores de ML (e.g., TVM, OpenVINO), quantização (e.g., INT8), podagem (pruning) e destilação.
2. **Infraestrutura de inferência:** Escolha entre CPU, GPU, TPU, e soluções como NVIDIA Triton Inference Server ou Seldon Core.
3. **Padrões de arquitetura:** Serverless, Kubernetes (com KNative ou Kubeflow Serving), e edge computing.
4. **Monitoramento e observabilidade:** Métricas de desempenho (throughput, latência), custo e deriva de dados/modelos.
5. **Estratégias de rollout:** Canary deployments, A/B testing e blue/green deployments para minimizar riscos na atualização de modelos.

O guia deve ser prático, com foco em decisões arquitetônicas e trade-offs, e incluir um breve estudo de caso hipotético de um modelo de visão computacional em produção."