机器学习模型开发服务合同.docx

#机器学习模型开发服务合同甲方：公司名称：委托方公司名称法定代表人：甲方法定代表人姓名地址：公司地址联系电话：联系电话统一社会信用代码：公司代码乙方：公司名称：人工智能服务公司名称法定代表人：乙方法定代表人姓名地址：公司地址联系电话：联系电话统一社会信用代码：公司代码鉴于甲方有特定业务需求，希望借助机器学习技术开发相关模型以提升业务效率和决策精准度；乙方在机器学习领域具备专业的技术能力、丰富的实践经验以及成熟的开发流程。为明确双方的权利义务，依据中华人民共和国民法典及相关法律法规规定，甲乙双方经友好协商，达成如下合同：一、项目概述1 .项目名称：机器学习模型具体名称开发项目2 .项目背景与目标：-甲方基于详细阐述甲方业务背景，如业务增长瓶颈、数据处理需求等,期望乙方开发一套机器学习模型，以实现明确项目目标，例如精准预测客户需求、优化供应链流程、智能识别图像数据等。通过该模型的应用，甲方预期在具体业务指标，如成本降低幅度、销售额提升比例、错误率减少等方面取得显著改善。二、服务内容与要求1 .数据收集与整理：-乙方协助甲方确定用于模型训练的数据范围和来源，包括但不限于甲方内部业务数据库、第三方数据平台以及公开数据资源等。-对收集到的数据进行清洗、预处理和特征工程，以确保数据的质量、完整性和可用性。这包括处理缺失值、异常值，进行数据标准化、归一化，以及筛选和构建有效的特征集等操作，使数据能够满足机器学习模型训练的要求。2 .模型选择与开发：-根据项目目标和数据特点，乙方选择合适的机器学习算法和模型架构，如线性回归、决策树、神经网络、支持向量机等，并向甲方详细解释选择的理由和依据。-利用预处理后的数据进行模型训练，不断调整模型参数和优化算法，以提高模型的准确性、泛化能力和稳定性。在训练过程中，乙方将采用科学合理的评估指标，如准确率、召回率、Fl值、均方误差等，对模型性能进行实时监测和评估，并记录详细的训练日志。3 .模型验证与测试：-使用独立的测试数据集对训练完成的模型进行验证和测试，确保模型在未见过的数据上也能表现出良好的性能。乙方将向甲方提供详细的测试报告，包括测试方法、测试数据分布、测试结果以及与预期目标的对比分析等内容。-根据测试结果，对模型进行进一步的优化和调整，直至模型性能达到合同约定的验收标准。验收标准将基于双方事先确定的关键性能指标，如预测准确率不低于凶、误差范围控制在具体数值以内等。4 .模型部署与集成：-将开发完成并通过验收的机器学习模型部署到甲方指定的生产环境或应用平台中，确保模型能够与甲方现有的业务系统无缝集成。乙方将提供部署方案、技术文档以及必要的技术支持，协助甲方完成模型的上线部署工作。-对部署后的模型进行性能监控和维护，及时处理可能出现的问题，如模型漂移、数据异常等，确保模型在生产环境中的持续稳定运行。乙方将制定定期的维护计划，包括模型更新频率、数据重新训练周期等，并在必要时根据甲方业务变化和新的数据需求对模型进行升级和优化。三、项目进度安排1 .第一阶段：项目启动与数据准备（自合同签订日起第1-2周）- 双方成立项目联合团队，召开项目启动会议，明确项目目标、范围、时间表以及双方的职责和沟通机制。- 乙方对甲方的数据现状进行全面评估，制定数据收集和整理计划，并与甲方共同确定数据来源和获取方式。- 甲方按照乙方要求提供初步的数据样本，乙方开始进行数据清洗和预处理工作，搭建数据处理环境和工具链。2 .第二阶段：模型开发与训练（第3-6周）-乙方根据项目目标和数据特点选择合适的机器学习算法和模型架构，并开始进行模型训练。在训练过程中，乙方定期向甲方汇报模型训练进度和性能指标变化情况，每两周提交一次训练进度报告。-甲方组织相关业务人员与乙方进行沟通交流，对模型训练过程中的业务逻辑和实际需求进行确认和调整，确保模型能够符合甲方的业务预期。3 .第三阶段：模型验证与优化（第7-8周）-乙方使用独立的测试数据集对训练完成的模型进行验证和测试，根据测试结果对模型进行优化和调整。优化过程中，乙方将重点关注模型的准确性、泛化能力和稳定性等关键性能指标，并与甲方共同分析测试结果，确定进一步的优化方向。-乙方将优化后的模型提交给甲方进行内部测试和评估，甲方组织业务专家和技术人员对模型进行试用，并在试用过程中收集反馈意见和问题，及时反馈给乙方。4 .第四阶段：模型部署与验收（第9-10周）-乙方根据甲方的生产环境和应用平台要求，制定模型部署方案，并将模型部署到甲方指定的环境中。在部署过程中，乙方提供详细的技术文档和操作指南，协助甲方完成模型的集成和上线工作。-甲方对部署后的模型进行全面验收，验收内容包括模型功能完整性、性能指标达成情况、与现有业务系统的兼容性等方面。乙方配合甲方完成验收工作，对验收过程中发现的问题及时进行整改和完善，直至模型通过验收。四、双方权利与义务（一）甲方权利与义务1 .权利：-有权对乙方的开发工作进行监督和检查，要求乙方按照合同约定的时间、质量和要求完成项目开发任务。甲方有权定期获取项目进度报告、模型性能评估报告以及其他相关文档，了解项目开发进展情况和模型运行效果。- 对乙方开发完成的机器学习模型进行验收测试，如发现模型存在不符合合同约定的问题，有权要求乙方进行整改或完善，直至模型通过验收。在模型验收合格后，甲方有权按照合同约定使用该模型，并在许可范围内对模型进行二次开发和应用。- 要求乙方提供与项目相关的技术培训和支持服务，确保甲方的技术人员能够理解和掌握模型的使用方法、维护要求以及可能的扩展应用。培训内容包括但不限于模型原理讲解、数据处理方法、模型操作指南、故障排查与修复等方面，培训方式可采用线上线下相结合的方式，培训时间和地点根据双方协商确定。- 在乙方未按照合同约定履行义务时，有权要求乙方承担违约责任，包括但不限于要求乙方继续履行合同义务、支付违约金、赔偿损失等。甲方有权根据乙方的违约情况，暂停或终止合同的履行，并保留追究乙方法律责任的权利。2.义务：- 按照合同约定向乙方支付项目开发费用。项目开发费用的支付方式为：在合同签订后的凶个工作日内，支付合同总金额的X%作为预付款；在模型开发完成并通过内部测试后的凶个工作日内，支付合同总金额的X%；在模型验收合格后的凶个工作日内，支付合同总金额的X%。如甲方对项目开发进度或质量有异议，可在双方协商一致的基础上，适当调整支付时间和金额，但应确保乙方的合理权益得到保障。- 向乙方提供与项目相关的业务数据、业务需求说明、业务流程文档以及其他必要的信息和资料，确保乙方能够全面了解甲方的业务背景和需求，顺利开展项目开发工作。甲方提供的数据和资料应真实、准确、完整，如有变更或补充，应及时通知乙方。- 配合乙方进行数据收集、整理和模型测试工作，提供必要的人力、物力和技术支持。例如，协助乙方获取第三方数据资源、协调内部业务系统与模型开发工作的对接、安排业务人员参与模型试用和反馈收集等工作。- 保守乙方的商业秘密和技术秘密，不得将乙方在项目开发过程中提供的技术方案、算法模型、代码等泄露给第三方。未经乙方书面同意，甲方不得将本项目的开发成果用于其他目的或向第三方转让。在项目开发过程中，甲方应采取必要的安全措施，保护乙方的知识产权和商业秘密。（二）乙方权利与义务1 .权利：- 有权要求甲方按照合同约定提供项目开发所需的业务数据、信息和资料，以及必要的协助和支持。如果甲方未能按时提供或提供的数据和资料不符合要求，乙方有权相应顺延项目开发进度，并要求甲方承担由此给乙方造成的损失。- 按照合同约定收取项目开发费用。乙方有权根据项目开发的实际情况和成本变化，在合理范围内调整项目开发费用，但应提前通知甲方并与甲方协商一致。- 在甲方未按照合同约定支付开发费用或提供必要协助时，有权暂停或终止项目开发工作，并要求甲方承担相应的违约责任。乙方有权对因甲方违约而遭受的损失进行索赔，包括但不限于直接经济损失、间接经济损失、因维权产生的律师费、诉讼费、差旅费等费用。- 对开发完成的机器学习模型享有知识产权，但应按照合同约定许可甲方在特定范围内使用。乙方有权在不违反合同约定和法律法规的前提下，将本项目开发过程中积累的技术经验和解决方案应用于其他项目，但不得泄露甲方的商业秘密和数据信息。2 .义务：- 按照合同约定的时间、质量和要求完成机器学习模型的开发、测试、部署和维护工作。乙方应组建专业的项目团队，采用先进的技术和方法，确保项目的顺利进行和模型的高性能运行。在项目开发过程中，乙方应遵循相关技术标准和规范，保证模型的安全性、可靠性和可扩展性。- 定期向甲方汇报项目开发进度，每两周向甲方提交一份详细的项目进度报告，包括项目进展情况、遇到的问题及解决方案、下一步工作计划等内容。在模型开发完成后，向甲方提供完整的技术文档，包括数据处理报告、模型设计文档、训练日志、测试报告、用户手册、技术白皮书等，以便甲方能够全面了解模型的开发过程和使用方法。- 对甲方提供的数据和信息严格保密，不得将其泄露给第三方。乙方应采取必要的安全措施，保护甲方的数据安全，防止数据被非法获取、使用或篡改。在项目开发过程中，乙方仅在合同约定的范围内使用甲方的数据，不得将数据用于其他目的。- 在模型部署后，为甲方提供一定期限的免费技术支持和维护服务。技术支持和维护服务的期限为自模型验收合格之日起凶个月，服务内容包括但不限于模型性能监控、故障排查与修复、数据更新与重新训练、技术咨询与培训等。在技术支持和维护服务期内，乙方应及时响应甲方的服务请求，确保模型的正常运行。五、知识产权与保密条款1 .知识产权：- 乙方开发完成的机器学习模型（包括但不限于源代码、算法模型、技术文档等）的知识产权归乙方所有，但乙方应按照合同约定许可甲方在特定范围内使用。甲方在合同约定的许可范围内使用该模型时，无需另行向乙方支付知识产权许可费用，但应注明技术来源为乙方。- 对于因本项目开发而产生的新的知识产权（如双方共同研发的特定算法改进、新的应用模式等），其归属由双方协商确定。一般情况下，双方共同拥有新的知识产权，未经对方书面同意，任何一方不得擅自将其转让给第三方或用于其他项目。- 甲方提供给乙方用于项目开发的数据和资料的知识产权归甲方所有，乙方仅在本项目开发范围内使用，不得用于其他目的。2 .保密条款：-双方应对在项目开发过程中知悉的对方商业秘密、技术秘密、经营数据、客户信息等予以保密。保密期限自本合同生效之日起至合同终止后凶年。-未经对方书面同意，任何一方不得向任何第三方披露或使用上述保密信息。若一方违反本保密条款，应向对方赔偿因此造成的全部损失，损失赔偿范围包括但不限于直接经济损失、间接经济损失、因维权产生的律师费、诉讼费、差旅费等费用。六、验收标准与方式1 .验收标准：- 模型功能完整性：机器学习模型应具备合同约定的各项功能，能够准确处理输入数据，并输出符合业务需求的结果。例如，在预测模型中，能够对给定的输入数据进行准确预测；在分类模型中，能够正确对数据进行分类等。- 性能指标达标：模型的关键性能指标应达到合同约定的验收标准，如预测准确率不低于凶、召回率不低于凶、Fl值不低于X%均方误差控制在具体数值以内等。这些性能指标将根据项目的具体目标和数据特点在合同中明确规定，并在验收测试中进行严格评估。- 稳定性与可靠性：模型在长时间运行和高负载情况下应保持稳定，不出现崩溃、内存泄漏、异常结果等问题。乙方应提供模型稳定性测试报告，证明模型在模拟生产环境下能够稳定运行一定时间（如连续运行凶小时以上），且性能指标波动在可接受范围内。