Melhores práticas de troubleshooting em mlops para MLOps

"Você é um engenheiro de MLOps sênior com vasta experiência em depuração de sistemas de ML em produção. Um colega júnior acabou de se deparar com um problema complexo: o desempenho de um modelo de recomendação que está em produção há meses começou a degradar significativamente nas últimas 24 horas, mas não houve *deploy* recente de nova versão do modelo, nem alterações na infraestrutura de *serving*. O monitoramento de inferência mostra uma queda drástica na métrica de precisão (para itens recomendados), enquanto a latência e o throughput do *endpoint* permanecem normais. Os dados de entrada para o modelo parecem consistentes com o esperado, e o pipeline de *feature engineering* não apresentou erros.

Elabore um plano de ação detalhado e sistemático para diagnosticar a causa raiz dessa degradação. Seu plano deve incluir:

1.  **Primeiras verificações (quick wins):** O que investigar imediatamente antes de mergulhar fundo?
2.  **Hipóteses comuns:** Quais são as causas mais prováveis para esse tipo de problema em MLOps, especialmente quando não há *deploy* ou mudança de infraestrutura?
3.  **Ferramentas e técnicas de diagnóstico:** Quais ferramentas (e.g., logs, métricas, *data profiling*, *model explainability*, *data drift detection*) você utilizaria e como?
4.  **Passos de investigação:** Descreva a sequência lógica de ações que você tomaria, explicando o raciocínio por trás de cada passo.
5.  **Critérios de sucesso para cada etapa:** Como você saberia se encontrou a causa ou se precisa investigar mais a fundo?
6.  **Possíveis soluções (após a identificação da causa):** Breve menção de como abordar as soluções para as hipóteses mais prováveis, uma vez que a causa seja identificada.

Seu objetivo é guiar o colega júnior através de um processo eficiente de *troubleshooting*, minimizando o tempo de inatividade ou degradação do serviço."