Merhaba arkadaşlar! Bu yazıda sizlere yapay zekanın niş alanlarından biri olan LLMOps (Large Language Model Operations – Büyük Dil Modeli Operasyonları)’dan bahsedeceğim. 7’den 77’ye hemen hemen herkes LLM’leri bir şekilde kullanıyor. Aç Chrome tarayıcıyı, yaz chatgpt, gemini, grok, claude vs. sor sorunu al cevabını. Oh! mis! Peki bu modelleri doğrudan tüketmek yerine bunları tüketirken birşeyler üretmek gerekirse ne olacak? Ne mi olacak o zaman çarşı karışacak. LLM’li veya LLM’siz farketmez ne tür bir uygulama, sistem kurarsanız kurun tipik bir uygulamanın geliştirme ortamından canlıya çıkışı ve canlıda çalışırken ihtiyaç duyduğu gereksinimler pek değişmiyor.

Bu süreç büyük ölçüde DevOps vey MLOps ile örtüşse de kendine özgü farklılıkları var. Hadi gelin bunlara biraz daha detaylı bakalım.

MLflow’a bakarken karşıma Databricks’in LLMOps yazısı çıktı ve bana bu yazıyı yazmak için ilham kaynağı oldu.

Yapay Zeka Projelerinin Şok Edici Başarısızlık Oranları

Son araştırmalar gösteriyor ki, yapay zeka projelerinin %80’den fazlası başarısızlıkla sonuçlanıyor – bu oran AI içermeyen teknoloji projelerinin başarısızlık oranının tam iki katı (11,15).

Durum 2025 yılında daha da kötüleşti: S&P Global Market Intelligence’ın araştırmasına göre, şirketlerin %42’si AI girişimlerinin çoğunu terk etti – bu oran 2024’te sadece %17’ydi (13). MIT’nin yeni raporuna göre ise, şirketlerin %95’inin üretken AI pilot projelerinde başarısızlık yaşadı (14).

Bu çarpıcı sayıların arkasında ne var? Uzmanlar veri kalitesi sorunları (%43), teknik olgunluk eksikliği (%43) ve beceri açığını (%35) ana nedenler olarak gösteriyor (15). Gartner’ın öngörüsüne göre, 2025 sonuna kadar GenAI projelerinin en az %30’u POC aşamasından sonra terk edilecek (15).

Bu istatistiklerden LLMOps’un önemini daha iyi anlayabiliriz. Çünkü veri kalitesi, teknik eksiklik, beceri açığı aslında hepsi LLMOps olgunluğuyla ilgili. Bir AI&LLM uygulamasını diz üstü bilgisayarda, lokalde geliştirmek bir nebze kolay ancak onun değer yaratan canlı bir uygulama olarak çalışır olması çok başka bir şey.

LLMOps Nedir?

LLMOps, production ortamlarda büyük dil modellerinin operasyonel yönetimi için kullanılan pratikler, teknikler ve araçlar bütünüdür (1). Basitçe söylemek gerekirse, mevcut büyük dil modellerinin (GPT, Gemini gibi) gerçek dünyada güvenilir bir şekilde nasıl dağıtıldığı, izlendiği ve optimize edildiği işte bu LLMOps sayesinde mümkün oluyor.

LLMOps, canlı/production ortamlarda büyük dil modellerinin operasyonel yönetimi için kullanılan uygulamaları, teknikleri ve araçları kapsar. LLMOps süreçleri büyük dil modellerinin ve onların uygulamalarının çok daha hızlı şekilde hayata geçirilebilmesini sağlamak amacıyla geliştirilmiştir (2). Databricks’e göre, “LLMOps, tıpkı geleneksel Machine Learning Ops (MLOps) gibi, veri bilimcileri, DevOps mühendisleri ve IT profesyonellerinin işbirliğini gerektirir” (1). Düşünün ki, zaten eğitilmiş bu devasa modelleri günlük hayatta güvenilir bir şekilde kullanabilir hale getirmek hiç de kolay bir iş değil!

Neden LLMOps’a İhtiyacımız Var?

Şimdi “Neden böyle karmaşık bir sistem gerekiyor ki?” diye düşünebilirsiniz. LLM geliştirme yaşam döngüsü veri alımı, veri hazırlama, prompt mühendisliği, model ince ayarı, model dağıtımı, model izleme ve çok daha fazlası gibi birçok karmaşık bileşen içerir.

İşte size somut örneklerle birkaç neden:

Ölçekleme Dar Boğazları: Diyelim ki müşteri hizmetleri için bir chatbot geliştirdiniz. Günde 1000 kullanıcıyla test ettiniz, mükemmel çalışıyor. Ama pazarlama kampanyası sonrası aniden 50.000 kullanıcı aynı anda sisteme girdi. LLMOps olmadan ne olur? Sistem çöker, yanıt süreleri dakikalara çıkar, müşteriler kaçar. LLMOps ile auto-scaling, load balancing ve kaynak yönetimi sayesinde bu durumlarla başa çıkabilirsiniz.

Model İzleme – Neler Ters Gidebilir?:

• Bir e-ticaret sitesi için ürün açıklaması yazan LLM’iniz var. Bir gün modelin “Bu ürün berbat, almayın!” gibi yorumlar üretmeye başladığını fark ettiniz. İzleme sistemi olmasaydı, müşteriler şikayet edene kadar anlayamayacaktınız.
• Veya finansal danışmanlık veren bir LLM’iniz sürekli “Tüm paranızı kripto paraya yatırın” önerisi vermeye başladı. Bu tür anormallikleri gerçek zamanlı yakalamak hayati önem taşıyor.

Veri Kayması (Data Drift) Sorunu: Pandemide eğitilmiş bir müşteri hizmetleri modeli, post-pandemi dönemde tamamen farklı sorularla karşılaştı. Müşteriler artık “Mağazanız açık mı?” yerine “Online teslimat süresi nedir?” soruyor. Model performansı düşüyor ama fark edemiyorsunuz çünkü izleme sisteminiz yok.

Maliyet Kontrolü: OpenAI API’sinden her çağrı para ediyor. Bir pazarlama ekibi prompt’ları optimize etmeden kullanırsa, ayda 10.000$ fatura gelebilir. LLMOps ile token kullanımını izler, inefficient prompt’ları tespit eder, maliyetleri kontrol altında tutarsınız.

Güvenlik ve Compliance: Bir hukuk firması için döküman analizi yapan LLM’iniz var. Bir gün sistem hassas müvekkil bilgilerini yanlış kişilerle paylaştı. GDPR cezası milyon euroları bulabilir. İzleme ve governance sistemi olsaydı, böyle durumları anında tespit edip müdahale edebilirdiniz.

LLMOps vs MLOps: Ne Fark Eder?

“MLOps zaten var, neden LLMOps?” sorusu çok mantıklı. Aslında LLMOps, MLOps’un büyük dil modelleri için özelleşmiş hali gibi düşünebilirsiniz. Araştırmacılara göre, “LLMOps, MLOps’un bir alt kümesi olarak, LLM tabanlı uygulamaların yaşam döngüsünü yönetmeye odaklanan yeni bir araç ve metodoloji seti sunar” (7). MLOps ve LLMOps birçok benzerlik paylaşır, ancak aralarındaki farklar klasik ML modelleriyle LLM’lerle yapay zeka ürünleri oluşturma şeklimizden kaynaklanır (8). Ama aralarında önemli farklar var:

Hesaplama Kaynakları (Computational Resources)

Büyük dil modellerini eğitmek ve ince ayar yapmak “genellikle büyük veri kümeleri üzerinde çok daha fazla hesaplama yapmayı içerir. Bu süreci hızlandırmak için GPU’lar gibi özel donanımlar kullanılır” (1). LLM’lerin eğitim ve ince ayarı için önemli miktarda hesaplama yeteneği gerekir ve genellikle veri paralel işlemlerini hızlandırmak için GPU’lar gibi özelleşmiş donanımlara ihtiyaç duyulur (6). Klasik ML modellerinde belki birkaç saatte eğitebileceğiniz bir modeli, LLM’lerde günler hatta haftalarca sürebilir!

Transfer Öğrenme (Transfer Learning)

Sıfırdan oluşturulan veya eğitilen birçok geleneksel ML modelinin aksine, birçok büyük dil modeli bir temel modelden başlar ve daha spesifik bir alanda performansı artırmak için yeni verilerle ince ayar yapılır (1). Bu yaklaşım, hem zaman hem de kaynak açısından çok daha verimli.

İnsan Geri Bildirimi (Human Feedback)

İnsan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme (RLHF), büyük dil modellerinin eğitimindeki en büyük gelişmelerden biri oldu (1). LLM görevleri genellikle çok açık uçlu olduğundan, uygulamanızın son kullanıcılarından gelen insan geri bildirimi genellikle LLM performansını değerlendirmek için kritiktir.

Prompt Mühendisliği (Prompt Engineering)

Bu, LLMOps’un tamamen kendine özgü bir alanı. Talimat takip eden modeller karmaşık prompt’lar veya talimat kümeleri alabilir. Bu prompt şablonlarını mühendislik yapmak, LLM’lerden doğru, güvenilir yanıtlar almak için kritik (1).

Düşünsenize, bir modele doğru soruyu sormak bile bir sanat haline geldi!

LLMOps’un Ana Bileşenleri

LLM projelerinde LLMOps kapsamı “proje taleplerinin gerektirdiği kadar odaklı veya genişleyici olabilir” (1). Çoğu işletme şu alanlarda LLMOps prensiplerini uygular:

1. Keşifsel Veri Analizi (Exploratory Data Analysis)

Başarılı bir LLM projesi, kaliteli veriyle başlar. “Makine öğrenimi yaşam döngüsü için tekrarlanabilir, düzenlenebilir ve paylaşılabilir veri kümeleri, tablolar ve görselleştirmeler oluşturarak verileri yinelemeli olarak keşfetmek, paylaşmak ve hazırlamak” (1).

2. Model İnce Ayarı (Model Fine-tuning)

“Hugging Face Transformers, DeepSpeed, PyTorch, TensorFlow ve JAX gibi popüler açık kaynak kütüphaneleri kullanarak model performansını ince ayarlamak ve geliştirmek” (1). Bu aşamada sabır çok önemli – bazen günlerce sürebilir!

3. Model İnceleme ve Yönetim (Model Review and Governance)

Model ve pipeline kökenini ve sürümlerini izlemek, bu artifactları ve yaşam döngüleri boyunca geçişlerini yönetmek. Hangi modelin hangi versiyon olduğunu karıştırmak, prodüksiyonda büyük sorunlara yol açabilir.

4. Model Çıkarım ve Sunma (Model Inference and Serving)

GPU hızlandırması ile REST API model uç noktalarını etkinleştirmek. Kullanıcılar modelinizi kullanabilsin diye API’lar hazırlamak gerekiyor.

5. İnsan Geri Bildirimli Model İzleme

Hem model kayması hem de kötü niyetli kullanıcı davranışları için uyarıları olan model ve veri izleme pipeline’ları oluşturmak. Model’iniz zamanla “unutabiliyor” veya yanlış öğrenebiliyor, bunu fark etmek çok önemli.

3. Model İnceleme ve Yönetim (Model Review and Governance)

Model ve pipeline kökenini ve sürümlerini izlemek, bu artifactları ve yaşam döngüleri boyunca geçişlerini yönetmek. Hangi modelin hangi versiyon olduğunu karıştırmak, prodüksiyonda büyük sorunlara yol açabilir.

4. Model Çıkarım ve Sunma (Model Inference and Serving)

GPU hızlandırması ile REST API model uç noktalarını etkinleştirmek. Kullanıcılar modelinizi kullanabilsin diye API’lar hazırlamak gerekiyor.

5. İnsan Geri Bildirimli Model İzleme

Hem model kayması hem de kötü niyetli kullanıcı davranışları için uyarıları olan model ve veri izleme pipeline’ları oluşturmak. Model’iniz zamanla “unutabiliyor” veya yanlış öğrenebiliyor, bunu fark etmek çok önemli.

LLMOps’un İş Dünyasına Faydaları

LLMOps’un üç temel faydası:

Verimlilik (Efficiency)

LLMOps, veri ekiplerinin daha hızlı model ve pipeline geliştirmesi, daha yüksek kaliteli modeller sunması ve prodüksiyona daha hızlı dağıtım yapmasını sağlar. Zamanınızı daha değerli işlere ayırabilirsiniz.

Ölçeklenebilirlik (Scalability)

LLMOps ayrıca binlerce modelin denetlenebileceği, kontrol edilebileceği, yönetilebileceği ve sürekli entegrasyon, sürekli teslimat ve sürekli dağıtım için izlenebileceği geniş ölçeklenebilirlik sağlar.

Risk Azaltma (Risk Reduction)

LLMOps daha fazla şeffaflık ve bu tür taleplere daha hızlı yanıt sağlar ve bir kuruluşun veya endüstrinin politikalarına daha fazla uyumluluk sağlar.

LLMOps’un Zorlukları

Tabii ki her şey o kadar kolay değil! İşte araştırmalardan çıkan ana zorluklar:

Maliyet Yönetimi

Uzmanların belirttiği gibi, “LLMOps çıkarım etrafında maliyetler üretirken, standart MLOps veri toplama ve model eğitimi maliyetlidir” (8). API maliyetleri gerçekten de büyük bir kalem olabiliyor – özellikle optimize edilmemiş prompt’larla çalışırken.

Değerlendirme Zorluğu

“Geleneksel ML modellerinde doğruluk, AUC, F1 skoru gibi çok açık tanımlanmış performans metrikleri vardır. Ancak LLM’leri değerlendirmek söz konusu olduğunda, BLEU ve ROUGE gibi tamamen farklı standart metriklere ve skorlama sistemlerine ihtiyaç duyulur” (1). Uzmanlar bu konuda, “MLOps’ta model performansı doğruluk veya F1-skor gibi sert metriklerle ölçülürken, LLMOps kullanıcıya yönelik bağlamda modelin çıktısının ne kadar yardımcı, ilgili veya güvenli olduğu deneyime odaklanır” şeklinde açıklar (9).

Hallüsinasyon Problemi

Büyük dil modelleri konusunda uzmanlar, “LLM’lerin bazen gerçek dışı bilgiler ‘halüsinasyon’ ettikleri” konusunda uyarır (5). Bu durum özellikle kritik uygulamalarda büyük risk yaratır.

LLMOps Araçları ve Platformları

LLMOps ekosistemi 2025’te büyük olgunluk gösterdi. Araştırmacılar, “dağınık iş akışlarından uzaklaşıp, LLM yaşam döngüsünün her aşamasını hassasiyet ve ölçekte yöneten özel araçları benimsiyor” şeklinde belirtir (44).

Açık Kaynak Çözümler

MLOps Temelli Araçlar:

• MLflow: Uzmanlar, açık kaynak MLOps platformu olarak “MLflow – dünyanın önde gelen açık MLOps Platformu”nu önerir (1)
• Weights & Biases: “Araştırma ve üretimde yaygın olarak kullanılan, ML ekipleri arasında tekrarlanabilirliği, analiz performansını ve işbirliğini kolaylaştıran” platform.

LLM-Spesifik Araçlar:

• Hugging Face: “Model paylaşımı ve fine-tuning için” kullanılan, “OpenAI ve Hugging Face API’leriyle entegrasyon” sunan popüler platform
• LangChain: “LLM pipeline’ları oluşturmak için kullanılan araçlar” arasında yer alan açık kaynak framework
• LlamaIndex: “Retrieval-augmented generation (RAG) sistemleri için” özelleşmiş araç

Vector Veritabanları:

• Chroma: “Geliştiriciler için ‘başta dahil edilen piller’ ile her şeyi sunan, LLM uygulamaları oluşturmayı kolaylaştıran” açık kaynak çözüm
• Qdrant: “Rust ile yazılmış, yüksek performanslı, açık kaynak vector similarity search engine”
• Weaviate: “Bulut-native, açık kaynak vector veritabanı, GraphQL benzeri arayüz sunan” platform
• Milvus: “Büyük ölçekli AI ve ML iş yükleri için optimize edilmiş açık kaynak, yüksek performanslı vector veritabanı”

Fine-tuning ve Model Yönetimi:

• Guardrails: “LLM çıktılarına yapı, tip ve kalite garantileri ekleyen açık kaynak Python paketi”
• Pezzo: “Geliştiriciler için oluşturulmuş açık kaynak LLMOps platformu, sadece iki satır kodla AI operasyonlarını sorun giderme imkanı”

Ticari ve Yönetimli Platformlar

Büyük Bulut Sağlayıcıları:

• AWS SageMaker: “Makine öğrenimi yaşam döngüsünü yönetmek için Amazon’un kurumsal düzeyde platformu”
• Azure Machine Learning: “Microsoft’un kurumsal düzeyde platformu, Azure OpenAI Service entegrasyonu ve özel fine-tuning desteği”
• Google Vertex AI: “LLM yaşam döngülerinin etkili yönetimi için güçlü platform, fine-tuning, versiyon kontrolü ve performans takibi”
• Google AI Studio: “LLM’leri tüm yaşam döngüleri boyunca denetleme, izleme ve ince ayar yapma”

Özelleşmiş LLMOps Platformları:

• Databricks: “MosaicML satın alımı ile güçlü LLMOps yetenekleri sunan Lakehouse platformu”
• TrueFoundry: “LLM’lerin dağıtımını, fine-tuning’ini ve izlenmesini basitleştiren kapsamlı LLMOps platformu”
• Anyscale: “Ray üzerine kurulu, geliştiricilerin AI uygulamalarını geliştirmeden üretime kadar ölçeklendirmesine yardımcı olan tam yığın platform”

Vector Veritabanı Çözümleri:

• Pinecone: “Milyarlarca embedding’i 10ms altı gecikmeyle ölçeklendirebilen, tam yönetimli, yüksek performanslı vector veritabanı”
• MongoDB Atlas Vector Search: “İşlemsel ve arama iş yüklerini işleyebilen popüler yönetimli geliştirici veri platformu”

İzleme ve Observability:

• Arize AI: “LLM güvenilirliği ve performans izleme için özelleşmiş platform”
• Galileo: “Doğal dil çıktılarının kalitesini izleme ve iyileştirmeye odaklanan, özellikle halüsinasyon ve tutarsızlık tespiti”
• Evidently AI: “Model performansı, anomali tespiti ve drift izleme için” kullanılan araç

API ve Model Servisleri:

• OpenAI API: “GPT-4o ve o1 gibi gelişmiş LLM modellerine API erişimi sunan, teknik ekibi olmayan startuplar için ideal çözüm”
• Anthropic Claude: API üzerinden erişilebilen güçlü LLM servisi
• Cohere: “İşletmeler için çok yönlü ve kullanımı kolay çözüm”

Fine-tuning ve Deployment:

• BentoML/OpenLLM: “Yüksek performanslı çıkarım, otomatik ölçekleme ve sorunsuz API dağıtımı için oluşturulmuş” araçlar
• vLLM: Yüksek performanslı LLM inference için optimize edilmiş platform
• TitanML: “İşletmelerin daha küçük, daha ekonomik LLM dağıtımları oluşturmasına izin veren NLP geliştirme platformu”

No-Code/Low-Code Çözümler

• Dify: “Üretken AI uygulamalarının geliştirilmesi ve yönetilmesi verimliliğini artırmayı amaçlayan açık kaynak platform”
• Humanloop: LLM uygulama geliştirme için kullanıcı dostu platform

2025’te LLMOps aracı seçerken, araştırmacılar “API satın alma ve ortaklık kurmanın %67 oranında başarılı olduğu, dahili yapıların ise sadece üçte bir oranında başarılı olduğu” bulgusunu paylaşıyor. Bu nedenle çoğu kuruluş için yönetimli servisler daha güvenli bir seçenek olabilir.

LLMOps’un Geleceği

Uzmanların değerlendirmesine göre, “LLMOps araçları ve çerçevelerinin hızlı evrimi, teknolojinin yörüngesini bir ay sonra bile tahmin etmeyi zorlaştırıyor” (10). Ancak kesin olan şu: “LLMOps, işletmelerin LLM’leri benimsemeleri için yolu açar” (10). Araştırmacılar gelecekte “AIOps, MLOps ve LLMOps alanlarının evrim geçirerek potansiyel olarak birleşebileceğini” öngörüyor (6).

Bu alanda maliyet optimizasyonu, daha iyi değerlendirme metrikleri ve hibrit platformlar gibi konularda hızlı ilerlemeler bekleniyor.

Sonuç

Uzmanların belirttiği gibi, “LLMOps süreçleri Büyük Dil Modellerini kendi ürünlerinde etkili bir şekilde kullanmak isteyen her kurum için büyük önem taşımaktadır” (2).

Bu teknolojileri öğrenmek ve uygulamak, hem bireysel kariyeriniz hem de kurumunuzun dijital dönüşümü için büyük avantaj sağlayacak. Unutmayın, bu alan hızla gelişiyor ve sürekli öğrenmeye açık olmak çok önemli.

Son bir şaka: LLMOps’u öğrenmek biraz Türkçe öğrenmek gibi – başta zor görünür ama öğrendikten sonra hayatınızı kolaylaştırır!

VBO MLOps Bootcamp ile Geleceğin Teknolojilerini Öğrenin!

Bu yazıyı okuduktan sonra LLMOps ve MLOps dünyasına adım atmaya hazır mısınız? VBO MLOps Bootcamp, size bu heyecan verici alanda uzmanlaşma fırsatı sunuyor!

Bootcamp’te sadece teoriyi değil, gerçek projelerle pratiği de öğreneceksiniz. Uzman eğitmenlerimiz eşliğinde MLOps ve LLMOps alanındaki en güncel araçları ve teknikleri keşfedecek, sektörde aranılan becerilere sahip olacaksınız.

Yapay zekanın geleceğini şekillendirecek bu teknolojilerde kendinizi geliştirmek için VBO MLOps Bootcamp’e katılın! Çünkü gelecek, bu teknolojileri bilen ve uygulayabilenlerin olacak.

Kaynaklar

1. Databricks. “What Is LLMOps?” Databricks Glossary, www.databricks.com/glossary/llmops. Accessed 25 Sept. 2025.
2. Güney, Batuhan. “LLMOps ile Büyük Dil Modellerinin Operasyonel Süreçlerinin Optimizasyonu.” SabancıDx, Medium, 17 Nov. 2024, medium.com/sabancidx/llmops-ile-büyük-dil-modellerinin-operasyonel-süreçlerinin-optimizasyonu-8456325e0079.
3. Kaya, Betül, translator. “Large Language Models (LLM) Nedir?” OpenZeka Blog, 27 Nov. 2023, blog.openzeka.com/ai/large-language-model-nedir/.
4. “Büyük dil modeli (LLM) nedir?” SAP, www.sap.com/turkey/resources/what-is-large-language-model. Accessed 25 Sept. 2025.
5. “Large Language Model (LLM) Nedir? Uygulama Örnekleri.” Bulutistan Blog, 20 Jan. 2024, bulutistan.com/blog/large-language-model-llm-nedir-uygulama-ornekleri/.
6. “LLMOPS vs MLOPS: Making the Right Choice.” GeeksforGeeks, 23 July 2025, www.geeksforgeeks.org/data-science/llmops-vs-mlops-making-the-right-choice/.
7. “What is LLMOps, and how is it different from MLOps?” Pluralsight, 15 Apr. 2025, www.pluralsight.com/resources/blog/ai-and-data/what-is-llmops.
8. Kazmi, Murtuza. “How Is LLMOps Different From MLOps?” Medium, 10 Sept. 2023, medium.com/@murtuza753/how-is-llmops-different-from-mlops-27aa309a18d6.
9. “LLMOps vs MLOps: A Complete Comparison Guide.” TrueFoundry, 7 Dec. 2024, www.truefoundry.com/blog/llmops-vs-mlops.
10. “Understanding LLMOps: Large Language Model Operations.” Weights & Biases, 30 Nov. 2023, wandb.ai/site/articles/understanding-llmops-large-language-model-operations/.
11. Ryseff, James, et al. “The Root Causes of Failure for Artificial Intelligence Projects and How They Can Succeed.” RAND Corporation, 13 Aug. 2024, www.rand.org/pubs/research_reports/RRA2680-1.html.
12. “Why Most Enterprise AI Projects Fail.” WorkOS, 22 July 2025, workos.com/blog/why-most-enterprise-ai-projects-fail-patterns-that-work.
13. Torres, Roberto. “AI project failure rates are on the rise: report.” CIO Dive, 10 Sept. 2025, www.ciodive.com/news/AI-project-fail-data-SPGlobal/742590/.
14. “MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing.” Fortune, 27 Aug. 2025, fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/.
15. “The Surprising Reason Most AI Projects Fail.” Informatica, 31 Mar. 2025, www.informatica.com/blogs/the-surprising-reason-most-ai-projects-fail-and-how-to-avoid-it-at-your-enterprise.html.
16. “Top 15 LLMOps Tools for Building AI Applications in 2025.” DataCamp, 21 Oct. 2024, www.datacamp.com/blog/llmops-tools.
17. “10 Best LLMOps Tools in 2025.” TrueFoundry, 7 Dec. 2024, www.truefoundry.com/blog/llmops-tools.
18. “Top 40+ LLMOps Tools & Compare them to MLOPs.” AiMultiple, research.aimultiple.com/llmops-tools/. Accessed 25 Sept. 2025. “MLOps Landscape in 2025: Top Tools and Platforms.” Neptune AI, 6 May 2025, neptune.ai/blog/mlops-tools-platforms-landscape.
19. “Top 26 LLMOps Tools for AI Application Development in 2025.” Prismetric, 9 June 2025, www.prismetric.com/top-llmops-tools/.
20. “GitHub – tensorchord/Awesome-LLMOps.” GitHub, github.com/tensorchord/Awesome-LLMOps. Accessed 25 Sept. 2025.
21. “Large Language Model Operations Platforms 2024–2025 RadarView™.” Avasant, 28 Mar. 2025, avasant.com/report/large-language-model-operations-platforms-2024-2025-radarview/.
22. “7 End-to-End MLOps Platforms You Must Try in 2024.” KDnuggets, www.kdnuggets.com/7-end-to-end-mlops-platforms-you-must-try-in-2024. Accessed 25 Sept. 2025.
23. “Best LLMOps Tools in 2025.” Slashdot, slashdot.org/software/llmops/. Accessed 25 Sept. 2025.
24. “MLOps & LLMOps Power Tools.” Medium, 11 Dec. 2024, manralai.medium.com/mlops-llmops-power-tools-16-must-haves-nice-to-haves-for-2024-91154f088e3d.