2026年机器学习模型训练协议

2026年机器学习模型训练协议第一条协议标的本协议标的为委托方委托服务方进行机器学习模型的训练服务，包括但不限于数据预处理、模型设计、模型训练、模型优化及评估等环节。第二条协议价款及支付方式1.本协议价款总额为人民币壹拾万元整（￥100,000.00）。2.支付方式：委托方应在签订本协议之日起十个工作日内，向服务方支付人民币伍万元整（￥50,000.00）作为预付款；项目完成后，委托方应在收到服务方提交的验收报告后十个工作日内，支付剩余人民币伍万元整（￥50,000.00）。第三条协议期限本协议自双方签字盖章之日起生效，有效期为一年，自协议生效之日起计算。第四条双方权利义务1.委托方义务：（1）提供模型训练所需的数据集，并保证数据的真实性、完整性和准确性；（2）按照约定时间向服务方支付款项；（3）对服务方提供的模型训练成果进行验收，并按约定支付报酬；（4）在协议有效期内，未经服务方同意，不得将本协议项下的权利义务转让给第三方。2.服务方义务：（1）按照委托方提供的数据集，在约定的时间内完成模型训练工作；,（2）保证模型训练成果的质量，达到双方约定的标准；,（3）对委托方提供的数据进行保密，不得外泄给任何第三方；（4）在项目完成后，向委托方提交模型训练报告和验收报告。第五条违约责任1.若委托方未按约定时间支付款项，每逾期一日，应向服务方支付违约金，违约金按应付款项的千分之五计算；2.若服务方未按约定时间完成模型训练工作，每逾期一日，应向委托方支付违约金，违约金按合同价款的千分之五计算；3.若服务方外泄委托方提供的数据，应承担相应的法律责任，并赔偿委托方因此遭受的损失；4.若任何一方违反保密条款，外泄协议内容，应承担相应的法律责任。第六条质量标准及验收方式1.质量标准：模型训练成果应达到双方约定的性能指标，包括准确率、召回率、F1值等；2.验收方式：委托方在收到服务方提交的验收报告后十个工作日内进行验收，如有异议，应在验收报告提交后五个工作日内提出，双方协商解决。第七条保密条款1.双方对本协议内容及履行过程中知悉的对方商业秘密负有保密义务，未经对方同意，不得向任何第三方外泄；2.本保密条款在本协议终止后仍具有约束力。第八条争议解决,1.双方在履行本协议过程中发生争议，应友好协商解决；2.若协商不成，任何一方均可向服务方所在地人民法院提起诉讼。第九条其他,1.本协议一式两份，双方各执一份，具有同等法律效力；2.本协议未尽事宜，由双方另行协商解决。第十条签署本协议自双方签字盖章之日起生效。,委托方（盖章）：服务方（盖章）：,代表人（签字）：代表人（签字）：,日期：年月日日期：年月日第十条签署委托方（盖章）：深圳科技有限公司服务方（盖章）：云智科技（北京）有限公司,代表人（签字）：李明代表人（签字）：张伟日期：2026年4月15日日期：2026年4月16日附件一：模型训练项目具体要求一、项目名称：智能医疗诊断辅助系统二、项目目标：开发一个基于深度学习的智能医疗诊断辅助系统，该系统能够根据患者病史、体征等信息，辅助医生进行疾病诊断。三、数据集：收集至少10万份医学影像数据，包括X光片、CT、MRI等，以及相应的病史、体征、诊断结果等文本数据。四、模型类型：采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合的混合模型，以提高模型的诊断准确率。五、性能指标：准确率、召回率、F1值等。六、预期成果：,1.模型在公开数据集上的准确率达到95%以上；,2.模型能够自动识别常见的20种疾病；3.模型能够辅助医生进行诊断，减少误诊率。附件二：验收标准一、验收时间：项目完成后的第一个月内。二、验收人员：由委托方和服务方共同组成的验收小组。三、验收内容：,1.模型性能：根据附件一中的性能指标进行评估；,2.模型代码：检查代码质量、可读性和可维护性；,3.模型部署：检查模型部署的可行性和稳定性；4.项目文档：检查项目文档的完整性和准确性。四、验收结果：1.通过验收：模型性能满足要求，代码质量合格，模型部署稳定，项目文档完整；,2.部分通过：模型性能部分满足要求，需进行优化；3.未通过：模型性能未满足要求，需重新开发。附件三：保密协议一