Guia para documentação em mlops em MLOps

"Como um modelo de linguagem avançado, atue como um especialista em MLOps com foco em práticas de documentação. Elabore um guia passo a passo detalhado para equipes de Machine Learning que visam criar e manter uma documentação de modelo robusta e útil. Inclua seções específicas sobre: 1) Qual a importância da documentação para a rastreabilidade e auditabilidade de modelos em produção? 2) Quais elementos essenciais devem ser documentados para cada etapa do ciclo de vida do modelo (experimentação, treinamento, validação, deploy, monitoramento)? 3) Sugira ferramentas e templates (ex: Model Cards, Datasheets for Datasets) que podem ser adaptados. 4) Como garantir que a documentação seja atualizada de forma contínua e acessível a diferentes stakeholders (engenheiros, cientistas de dados, compliance, negócio)? 5) Apresente exemplos concretos de como a falta de documentação pode impactar negativamente um projeto de ML em produção e como a documentação eficaz pode mitigar esses riscos. O tom deve ser prático, orientador e focado em resultados."