机器学习模型开发验收标准协议

机器学习模型开发验收标准协议甲乙双方根据《中华人民共和国民法典》及相关法律法规的规定，本着平等、自愿、公平和诚实信用的原则，就甲方委托乙方开发机器学习模型事宜，并在《机器学习模型开发合同》（以下简称“主合同”）的基础上，就模型验收标准达成一致，订立本协议：第一条定义与解释1.1机器学习模型：指由乙方根据甲方在主合同中明确提出的开发需求，利用机器学习方法开发完成，并能够对数据进行预测、分类、聚类、识别等任务的算法系统或软件。1.2开发需求：指甲方在主合同中明确提出的关于模型性能、功能、应用场景、数据要求等方面的具体标准和要求。1.3验收标准：指本协议中明确约定的，用于评判乙方交付的机器学习模型是否合格的具体技术指标、性能要求、文档规范等。1.4验收测试：指依据本协议约定的验收标准，对交付的机器学习模型进行功能性、性能性、鲁棒性等方面的测试活动。1.5合格模型：指通过验收测试，满足本协议约定的验收标准的机器学习模型。1.6不合格模型：指未通过验收测试，或未满足本协议约定的验收标准的机器学习模型。第二条验收标准的具体内容2.1功能性验收标准：2.1.1模型目标达成：模型是否实现了主合同约定的核心功能，包括但不限于[请根据具体项目填写，例如：用户流失预测模型的预测准确率、图像识别模型的识别类别准确率等]。2.1.2业务逻辑符合度：模型的行为是否符合甲方业务场景的实际需求和逻辑，能够[请根据具体项目填写，例如：准确反映用户购买倾向、有效区分不同风险等级客户等]。2.1.3输入输出规范：模型的输入数据格式为[请根据具体项目填写，例如：CSV文件，包含字段A、B、C]，输出结果格式为[请根据具体项目填写，例如：JSON格式，包含字段Score、PredictedClass]，是否符合约定。2.1.4接口兼容性：模型提供的API接口地址为[请根据具体项目填写]，接口函数名及参数定义是否符合主合同附件《API接口文档》的约定，能否被甲方系统顺利调用。2.2性能验收标准：2.2.1准确率/精确率/召回率/F1分数等：对于[请根据具体项目填写，例如：二分类模型]，在测试集上，模型预测的准确率应不低于[]%，精确率应不低于[]%，召回率应不低于[]%，F1分数应不低于[]%。2.2.2AUC（ROC曲线下面积）：对于需要评估模型排序或区分能力的[请根据具体项目填写，例如：用户信用评分模型]，其在测试集上的AUC值应不低于[]。2.2.3错误率/损失函数值：模型在测试集上的分类错误率（或回归问题的平均绝对误差/MSE等）应不超过[]%，损失函数值（如交叉熵损失）应低于[]。2.2.4推理/训练时间：模型单次推理处理[请根据具体项目填写，例如：100条记录]所需时间应不超过[]秒，完整训练过程所需时间应不超过[]小时。2.2.5资源消耗：模型在标准测试环境中运行时，CPU使用率应低于[]%，GPU使用率应低于[]%，内存占用应低于[]GB。2.3鲁棒性与泛化能力验收标准：2.3.1抗干扰能力：当输入数据中[请根据具体项目填写，例如：5%的噪声]时，模型主要性能指标（如准确率）下降幅度不应超过[]%。2.3.2跨数据集性能：模型在来自[请根据具体项目填写，例如：不同城市]的、但分布相似的新数据集（测试集）上的主要性能指标（如准确率）与在原始开发数据集上的表现相比，下降幅度不应超过[]%。2.3.3异常值处理：模型能够正确识别并处理输入中的[请根据具体项目填写，例如：缺失值、异常数值]，其性能下降应在可接受范围内，或能给出合理的错误提示。2.4数据隐私与安全验收标准：2.4.1数据脱敏/匿名化：如开发过程中使用了甲方敏感数据，交付的模型及相关代码中不得包含原始的敏感数据，应包含必要的脱敏或匿名化处理，并确保处理方式符合《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律法规的要求。2.4.2模型安全：模型应经过基本的安全性评估，不存在明显的、易被利用的漏洞，例如，对常见的对抗样本攻击具有一定的防御能力。2.5文档与交付物验收标准：2.5.1模型说明文档：应提供一份《模型说明文档》，详细描述模型架构、所选用的算法、关键超参数设置及理由、训练过程（包括数据划分、优化器、迭代次数等）、性能评估方法及结果、模型局限性等。2.5.2部署指南：如需部署，应提供《部署指南》，说明模型部署所需的环境配置、依赖库安装、模型加载及调用方法等（以脚本或文档形式）。2.5.3代码交付：根据主合同约定，乙方应交付[请根据主合同约定填写，例如：相关的Python源代码、模型训练脚本等]。2.5.4数据说明：应提供《数据说明》，说明训练、测试、验证数据集的来源、数据量、特征含义、分布情况、是否包含敏感信息及处理方式等。2.5.5模型文件：应交付完整、可加载的模型文件（格式为[请根据具体项目填写，例如：PMML、ONNX、HuggingFace模型文件等]）。第三条验收流程3.1交付：乙方按照主合同的约定，将开发完成的机器学习模型及相关交付物提交给甲方指定地点[请填写具体地点或方式，例如：甲方服务器地址、指定邮箱]。3.2通知：乙方完成交付后[]个工作日内，应向甲方发送《模型验收通知》，邮件主题为“[项目名称]模型验收通知”，并附上交付清单。3.3准备：甲方在收到《模型验收通知》后[]个工作日内，开始准备验收测试。如需乙方配合（如提供测试环境、补充数据等），甲方应至少提前[]个工作日与乙方沟通并确认。3.4测试：甲方依据本协议第二条约定的验收标准，在[请根据主合同约定或双方协商填写，例如：甲方提供的标准服务器环境]对模型进行测试，记录测试结果，包括各项性能指标的具体数值、功能验证情况、是否存在明显bug等。3.5结果确认：测试完成后[]个工作日内，甲方应以书面形式（如邮件）将测试结果通知乙方，明确告知模型是否通过验收，如未通过，需具体说明不合格的项目及原因。3.6判定：乙方根据甲方通知的不合格原因，在[]个工作日内进行修复或改进。3.6.1若修复后模型通过验收，甲方应在收到乙方修复后的模型及说明后[]个工作日内完成复测，复测通过则向乙方发送《模型验收合格确认书》。3.6.2若修复后模型仍不合格，或乙方未在规定期限内完成修复，甲方有权根据主合同的约定，于修复期限届满后[]个工作日内书面通知乙方解除本协议项下的验收义务，并要求乙方承担相应违约责任。第四条验收时限4.1甲方应在收到乙方《模型验收通知》后的[]个工作日内完成初步验收测试（或提供明确的反馈意见）。4.2如需乙方修复，每次修复的期限为[]个工作日。4.3甲方应在乙方完成修复并提交复测材料后的[]个工作日内完成复测。第五条法律适用与争议解决本协议的订立、效力、解释、履行及争议解决均适用中华人民共和国法律。因本协议引起的或与本协议有关的任何争议，双方应首先友好协商解决；协商不成的，按照主合同约定的争议解决方式处理。第六条其他6.1保密：双方应对在合作及验收过程中获悉的对方商业秘密（包括但不限于技术信息、经营信息、主合同内容等）承担保密义务，未经对方书面同意，不得向任何第三方泄露。保密期限