Pipline AI e automação de treinamento

1) Atribuição e princípios

Objetivo: Converter dados confiáveis e reproduzidos → fichas → modelos → soluções → feedback, com um mínimo de tempo-to-valor e controle de risco/custo.

• Pipeline-as-Código: tudo (DAG, configs, testes, políticas) - em Git, por meio de PR e revezamento.
• Determinism: versões fixas de dados/código/contêineres/dependências.
• Separation of Concerns: DataOps, FeatureOps, TrainOps, DeployOps, MonitorOps.
• Guarded Automation: Automatizamos, mas com «gates» de qualidade, segurança e complacência.
• Private by Design: minimização do PII, residência, auditoria.

2) Camadas e arquitetura da linha de montagem

1. Ingest & Bronze: recepção confiável de eventos/batches (CDC, pneus, retais, DLQ).
2. Silver (normalização/enriquecimento): SCD, moedas/tempo, limpeza, dedução.
3. Gold (vitrines): tabelas de matérias e datasets para treinamento/relatórios.
4. Função Store: fórmulas unificadas fic online/offline, versões e SLO.
5. Trem & Validate: preparação de amostras, treinamento, calibração, avaliação/cheque-gate.
6. Registry & Promoção: registro de modelos, cartões de qualidade, políticas de promoção.
7. Serving: REST/gRPC/Batch, fich-cash, flagras de fich, canary/shadow.
8. Monitor & Feedback: SLI/SLO, à deriva/calibragem, editoras online, auto-retrain.

3) Orquestra: pattern DAG

Daily CT (D + 1): ciclo noturno de dados → fici → treinamento → validação → candidato no registro.
Event-Driven Retrain: desencadeador à deriva PSI/ECE/expected-cost ou para o lançamento de circuitos.
Rolling Windows: semana/monthly reaproveitamento com «janela deslizante» de dados.
Blue/Green Artifacts: Todos os artefatos são imutáveis (hash), versões paralelas.
Dual-write v1/v2: migração de circuitos/fic através de dupla gravação e comparação de equivalência.

python with DAG("ct_daily", schedule="@daily", start_date=..., catchup=False) as dag:
bronze = BashOperator(task_id="ingest_cdc", bash_command="ingest.sh")
silver = BashOperator(task_id="silver_norm", bash_command="dbt run --models silver")
gold  = BashOperator(task_id="gold_marts", bash_command="dbt run --models gold")
feats = BashOperator(task_id="feature_store_publish", bash_command="features publish")
ds   = BashOperator(task_id="build_dataset", bash_command="dataset build --asof {{ ds }}")
train = BashOperator(task_id="train", bash_command="trainer run --config conf.yaml")
eval  = BashOperator(task_id="evaluate", bash_command="eval run --gate conf/gates.yaml")
reg  = BashOperator(task_id="register", bash_command="registry add --stage Staging")
bronze >> silver >> gold >> feats >> ds >> train >> eval >> reg

4) Conjuntos de dados e amostras

Point-in-time join e «sem futuro» para fic/editoras.
Rateio de mercado/tenentes/tempo, holdout e «gap» para vazamentos.
Versioning: 'data _ version', 'logic _ version', 'asof _ data'; Os súditos WRM.

5) Função Store e equivalência online/offline

Especificação única (nome, fórmula, proprietário, SLO, testes).
Online = offline: código geral de transformação; teste de equivalência (MAE/MAPE).
TTL e dinheiro: janelas de 10m/1h/1d; timeouts/retrai; folbacks «last _ known _ good».

yaml name: bets_sum_7d owner: ml-risk offline: {source: silver.fact_bets, window: "[-7d,0)"}
online: {compute: "streaming_window: 7d", ttl: "10m"}
tests:
- compare_online_offline_max_abs_diff: 0.5 slo: {latency_ms_p95: 20, availability: 0.999}

6) Automação de treinamento (CT) e gates de qualidade

Ciclo CT: preparação → treinamento → calibragem → avaliação → inscrição de candidato.

• Off-line: PR-AUC ≥ benchmark - #; ECE ≤ 0. 05; expected-cost ≤ do limite.
• Slice/Fairness: queda de métricas em qualquer slide ≤ Y%; disparate impact é normal.
• A equivalência do fichch é oc.
• Custo: tempo/recursos ≤ orçamento.

yaml gates:
pr_auc_min: 0.42 ece_max: 0.05 expected_cost_delta_max: 0.0 slice_drop_max_pct: 10 features_equivalence_p95_abs_diff_max: 0.5

7) Registro de modelos e promoções

Cartão do modelo: dados, janelas, fichas, métricas off/online, calibração, riscos, proprietário.
Stages: `Staging → Production → Archived`; promoção somente através de gates testados.
Política de reversão: armazenar ≥N das últimas versões de prod; one-click rollback.

8) CI/CD/CT: como ligar

CI (código/teste): testes de unit/integração/contrato, linteres, segurança-scan.
CD (serving): Docker/K8s/Helm/Flagras fichas, canary/shadow/blue-green.
CT (dados/treinamento): orquestrador em horários/eventos; Artefactos → registo.
Promoção Gates: Lançamento automático para SLO verde online (canary ≥ X Relógio).

9) Multiplicidade e residência

Tenentes/regiões: Pipinas isoladas e chaves de encriptação (EEA/UK/BR); proibição de join's inter-regionais sem fundamento.
Segredos: KMS/CMK, Secret Gerente; ID torneado nos logs.
Políticas DSAR/PTBF: projeções computáveis e edições seletivas em fichas e logs; Legal Hold para malas.

10) Monitoramento → feedback → retrain

SLI/SLO: latency p95/p99, 5xx, coverage, cost/request; à deriva PSI/KL, ECE, expected-cost.
Discografias online: proxy (hora/dia) e detentos (D + 7/D + 30/D + 90).
Ação Auto: recalibration/threshold update → shadow retrain → canary → propaganda.
Runbooks: cenários de degradação (à deriva, calibração, fich-cash, provedores).

11) Segurança, RG/AML e política de soluções

Guardrails: pré/post-filter, caps frequência, cooldown, listas de proibições.
Policy Shielding: modelo → solução → filtro de política → ação.
Auditoria: 'modelo _ id/versão', 'função _ versão', 'threshold',' policy _ id ', razões.
Arquivo WORM: lançamentos, relatórios de qualidade, revistas de testes/promoções.

12) Custo e desempenho

Perfil do caminho: fichas (30-60%), inferência (20-40%), IO/rede.
Costa-dashboards: costa/request, questão/função, GPU/relógio CPU, small-files.
Otimização: materialização de fichas pesadas offline, dinheiro de janelas quentes, INT8/FP16, quotas de replay/backfill.
Chargeback: Distribuindo o orçamento por comandos/mercados, controlando os «caros» fichas.

13) Exemplos (fatias)

yaml apiVersion: argoproj.io/v1alpha1 kind: Workflow metadata: {name: ct-daily}
spec:
entrypoint: pipeline templates:
- name: pipeline dag:
tasks:
- name: gold template: task arguments: {parameters: [{name: cmd, value: "dbt run --models gold"}]}
- name: features dependencies: [gold]
template: task arguments: {parameters: [{name: cmd, value: "features publish"}]}
- name: train dependencies: [features]
template: task arguments: {parameters: [{name: cmd, value: "trainer run --config conf.yaml"}]}
- name: eval dependencies: [train]
template: task arguments: {parameters: [{name: cmd, value: "eval run --gate conf/gates.yaml"}]}
- name: task inputs: {parameters: [{name: cmd}]}
container: {image: "ml/ct:latest", command: ["/bin/bash","-lc"], args: ["{{inputs.parameters.cmd}}"]}

python ok = (pr_auc >= gate.pr_auc_min and ece <= gate.ece_max and expected_cost_delta <= gate.expected_cost_delta_max and slice_drop_pct <= gate.slice_drop_max_pct and features_equivalence_p95_abs_diff <= gate.features_equivalence_p95_abs_diff_max)
exit(0 if ok else 1)

yaml promotion:
require:
- offline_gates_passed
- canary_online_hours >= 24
- slo_green: [latency_p95, error_rate, coverage]
- drift_warn_rate <= 5%

14) Processos e RACI

• Data Eng — Ingest/Silver/Gold, Feature Store, CDC/Backfill;
• Data Science - amostra/treinamento/calibragem/gates;
• MLOps - orquestra/registro/serving/observabilidade.
• A (Accountable): Head of Data / CDO.
• C (Consulted): Compliance/DPO (PII/RG/AML/DSAR), Security (KMS/auditoria), SRE (SLO/valor), Finance (orçamentos/ROY), Product.
• I (Informed): Marketing/Operações/Suporte.

15) Mapa de trânsito de implementação

1. DAG «daily CT»: Bronze→Silver→Gold→Feature Store→Train→Eval→Registry(Staging).

2. Função Store v1 e teste de equivalência online/offline.

3. Gates de qualidade (PR-AUC/ECE/expected-cost/slice).

4. Registro de modelos, cartão e arquivo de lançamento WORM.

• Auto-recalibration/threshold update, canary-propaganda on-line SLO.
• Event-driven retrain à deriva; dual-write v1/v2 para migrações.
• Costa-dashboards e quotas de backfill/replay; multi-tenant isolamento.

• Políticas fairness por slides e reportagem automática.
• Residência regional multi-regional (EEA/UK/BR) com chaves individuais.
• Auto-retraine em horários e eventos, documentação automático de pipilhões.

16) Folha de cheque pred pronto

• Pipeline-as-Code в Git; Testes CI (unit/integração/contratos/segurança).
• Bronze/Silver/Gold e Função Store estão estáveis; A equivalência é verde.
• Os gates foram ultrapassados; o cartão do modelo está preenchido; O arquivo WORM foi criado.
• Canary ≥ 24 h com SLO verde; o botão rollback e kill-switch funcionam.
• O monitoramento da deriva/ECE/expected-cost e das editoras online está ativado.
• PII/residência/DSAR/PTBF/Legal Hold respeitados; a auditoria está configurada.
• Custo no orçamento; dinheiro/quotas/limites de fici e réplicas estão ativas.

17) Anti-pattern e riscos

Passos manuais, «descartáveis» fora do orquestrador; Não há Git Story.
Treinamento sem gates e cartões; promoção manual.
Fici online/offline discordantes → divergências de venda.
Ignorar a deriva/calibragem/expected-cost; Apenas o ROC-AUC «para a vista».
Falta de residência/política PII; logar ID «crus».
Backfill ilimitado/replica → explosão de custo e impacto sobre SLA.

18) Total

Pipline AI é uma linha de montagem de valor, não um conjunto de laptops. Formalize as camadas de dados, a Função Store e o CT/CI/CD, adicione gates de qualidade e segurança, automatize retrain à deriva, mantenha a equivalência online/offline e uma economia transparente. Assim, você terá um ciclo rápido, previsível e complexo de «dados → modelo → efeito», escalável em mercados e tempo.