Como você tira um modelo de um notebook e o coloca em produção?

Tire a lógica das células e coloque em módulos testados, com a engenharia de features compartilhada entre treino e serving para que os dois não divirjam. Empacote o treino como um job parametrizado, serialize o pipeline inteiro incluindo o pré processamento em vez de só o estimador, e exponha a pontuação atrás de uma interface com validação de entrada. Adicione monitoramento de entradas e de previsões antes do lançamento, não depois.

O notebook é onde eu descubro qual é o modelo, não o que vai para produção. O primeiro movimento é puxar a lógica para um módulo com funções que eu possa importar e testar, mais alguns testes unitários nas transformações de features usando uma fixture minúscula, porque é ali que moram os bugs sutis. A regra com a qual eu sou mais rígido é que treino e serving chamam o mesmo código de features. No momento em que alguém reimplementa as features no serviço, elas divergem, e você tem um modelo pontuando diferente em produção por motivos que ninguém acha durante uma semana. Depois eu serializo o pipeline inteiro, imputador, encoder, scaler, modelo, como um objeto só, para que o serving não consiga esquecer uma etapa de pré processamento. O treino vira um job que recebe uma configuração e um intervalo de datas e escreve um artefato versionado. No lado do serving eu valido as entradas e rejeito ou uso padrão para qualquer coisa fora da faixa, em vez de pontuar lixo em silêncio. E o monitoramento entra antes do lançamento: distribuições de entrada, distribuição das previsões, taxas de nulo, latência. Se eu só puder ter um deles, eu fico com drift de entrada, porque é o que muda primeiro.