Conçois un pipeline MLOps pour :\n\nType de modèle : [classification, régression, NLP, CV]\nVolume données : [taille dataset]\nFréquence entraînement : [journalier/hebdomadaire/mensuel]\nInfrastructure : [cloud/on-premise]\nContraintes : [latence, coût, compliance]\n\nArchitecture complète :\n1. Ingestion et validation données\n2. Feature engineering automatisé\n3. Training pipeline avec versioning\n4. Experiment tracking (MLflow)\n5. Model registry et versioning\n6. CI/CD pour modèles\n7. Monitoring en production\n8. Drift detection et retraining\n9. A/B testing framework\n10. Rollback et disaster recovery\n\nInclus des exemples de code.