Crée un pipeline MLOps complet pour un modèle de classification d'images. Composants du pipeline : 1. **Data versioning** : DVC pour le versioning de datasets 2. **Training** : MLflow tracking + Hyperparameter tuning 3. **Validation** : Tests automatisés + Data drift detection 4. **Packaging** : Docker + Model registry 5. **Deployment** : Kubernetes + Canary releases 6. **Monitoring** : Prometheus + Grafana dashboards 7. **Retraining** : Automated retraining triggers Fournis le code complet avec GitHub Actions, configurations K8s et monitoring setup.