2026年战略合作深度学习模型优化协议书

2026年战略合作深度学习模型优化协议书第一条协议标的委托方（以下简称“甲方”）与服务方（以下简称“乙方”）本着平等互利、共同发展的原则，就乙方为甲方提供深度学习模型优化服务的合作事宜，经友好协商，达成如下协议：1.1乙方将为甲方提供深度学习模型优化服务，包括但不限于模型性能提升、模型结构调整、模型训练效率优化等。1.2协议标的金额为人民币壹佰万元整（￥100,000.00）。第二条合作期限2.1本协议自双方签字盖章之日起生效，有效期为壹年。2.2协议期满后，如双方同意继续合作，可另行签订补充协议。第三条双方权利义务3.1甲方权利义务：（1）甲方负责提供深度学习模型优化所需的数据集，并确保数据的真实性、完整性和合法性。（2）甲方应在乙方完成模型优化服务后进行验收，并在验收合格后支付相应款项。（3）甲方应遵守国家相关法律法规，并承担相应的法律责任。3.2乙方权利义务：（1）乙方应根据甲方提供的数据集，利用其专业技术和经验，为甲方提供深度学习模型优化服务。（2）乙方应在规定的时间内完成模型优化工作，并保证优化后的模型性能达到约定的标准。（3）乙方应遵守国家相关法律法规，并承担相应的法律责任。第四条质量标准4.1乙方提供的深度学习模型优化服务，应满足以下质量标准：（1）模型性能提升率不低于10%。（2）模型训练效率提升率不低于20%。（3）模型在测试集上的准确率不低于90%。4.2甲方对乙方提供的服务进行验收，验收合格后方可支付款项。第五条验收方式5.1验收方式：甲方在乙方完成模型优化服务后，将模型在测试集上的性能进行评估，包括但不限于准确率、召回率、F1值等指标。5.2验收时间：甲方应在乙方完成模型优化服务后的10个工作日内完成验收。5.3验收不合格，乙方应在接到通知后的10个工作日内进行整改，直至满足甲方要求。第六条保密条款6.1双方对本协议内容以及合作过程中所知悉的对方商业秘密负有保密义务。6.2未经对方同意，任何一方不得向任何第三方外泄协议内容或合作过程中所知悉的对方商业秘密。第七条违约责任7.1若甲方未按时支付款项，应向乙方支付逾期付款违约金，违约金按逾期付款金额的万分之五每日计收。7.2若乙方未按时完成模型优化服务，应向甲方支付违约金，违约金按合同金额的5%计算。7.3若任何一方违反保密条款，应承担相应的法律责任。第八条争议解决8.1双方在履行本协议过程中发生的争议，应首先通过友好协商解决；协商不成的，任何一方均可向协议签订地人民法院提起诉讼。第九条其他9.1本协议一式两份，双方各执一份，自双方签字盖章之日起生效。9.2本协议未尽事宜，双方可另行协商解决。甲方（盖章）：乙方（盖章）：签订日期：签订地点：第十条技术支持与维护10.1乙方在完成模型优化服务后，需向甲方提供为期一年的技术支持服务，包括但不限于解答甲方在使用过程中遇到的技术问题、提供必要的技术文档和技术更新。10.2乙方应设立专门的技术支持团队，确保甲方在服务期内能够得到及时、有效的技术支持。技术支持团队应由不少于3名具备高级工程师职称的专业技术人员组成，负责解答甲方提出的各类技术问题。10.3乙方应保证技术支持团队的工作时间，每天8小时工作制，每周工作6天，确保甲方在正常工作时间内能够获得及时的技术支持。10.4甲方在使用模型优化服务过程中，如因乙方提供的技术支持服务导致模型性能下降或出现故障，乙方应在接到甲方通知后的24小时内进行排查和修复，确保甲方业务不受影响。第十一条专利权归属11.1本协议项下，双方在合作过程中产生的任何专利、软件著作权等知识产权，均归各自所有。11.2双方同意，在本协议有效期内，任何一方利用合作过程中获得的知识产权开发的新产品、新服务，应向对方支付合理的费用。11.3任何一方在合作过程中产生的专利、软件著作权等知识产权，不得侵犯对方现有的或未来的知识产权。第十二条合同解除12.1本协议在以下情况下可以解除：（1）协议到期，双方无续签意向；（2）一方违约，经对方书面通知后30日内仍未改正；（3）因不可抗力导致协议无法履行；（4）双方协商一致解除协议。12.2合同解除后，双方应立即停止合作，并按照协议约定妥善处理相关事宜。第十三条法律适用与争议解决13.1本协议适用中华人民共和国法律。13.2双方在履行本协议过程中发生的争议，应首先通过友好协商解决；协商不成的，任何一方均可向协议签订地人民法院提起诉讼。第十四条协议附件14.1本协议附件如下：（1）2026年战略合作深度学习模型优化项目合同书；（2）模型优化服务详细技术方案；（3）双方授权代表签字页。14.2附件与本协议具有同等法律效力。第十五条其他15.1本协议未尽事宜，双方可另行协商解决。15.2本协议一式两份，双方各执一份，自双方签字盖章之日起生效。15.3本协议自签订之日起，对双方具有法律约束力，任何一方不得擅自变更或解除。15.7签订地点：北京科技有限公司总部会议室15.10本协议经双方授权代表签字盖章后，甲方需在协议签订之日起5个工作日内向乙方支付首期款项人民币壹佰万元整，用于启动项目前期准备工作。15.11双方在协议履行过程中，如需进行技术交流或培训，应提前至少3个工作日以书面形式通知对方，并约定具体时间、地点及参与人员。15.12乙方在项目实施过程中，应确保模型优化效果达到甲方要求，并在项目完成后15个工作日内提交最终成果报告。15.13本协议签订后，如因甲方原因导致项目延期，甲方应向乙方支付违约金，违约金计算方式为：每日按合同总金额的0.1%支付。15.14如因乙方原因导致项目延期，乙方应向甲方支付违约金，违约金计算方式为：每日按合同总金额的0.2%支付。15.15双方在协议履行过程中，如需变更协议内容，应书面通知对方，并经双方协商一致后签订补充协议。15.16本协议的修改、补充、解释等，均应以书面形式进行，并经双方签字盖章后生效。15.17本协议未尽事宜，双方可另行协商解决，协商不成的，任何一方均可向协议签订地人民法院提起诉讼。15.18本协议自签订之日起，对双方具有法律约束力，任何一方不得擅自变更或解除。15.22签订地点：北京科技有限公司总部会议室15.23为确保项目顺利进行，双方应指定项目协调人，负责日常沟通与协调工作。甲方指定张伟先生为项目协调人，乙方指定李明女士为项目协调人。15.24在模型优化过程中，甲方需提供以下资料：（1）项目需求文档，包括但不限于业务背景、数据集描述、模型性能指标等；（2）原始模型及其训练代码；（3）项目预算及付款计划；（4）项目进度表。15.25乙方在项目实施过程中，需按照以下步骤进行：,（1）对甲方提供的资料进行深入研究，分析模型优化需求；,（2）制定模型优化方案，包括算法选择、参数调整等；,（3）进行模型优化实验，对比优化前后的性能指标；,（4）根据实验结果，对模型进行调整，直至达到甲方要求；（5）编写项目报告，详细记录优化过程及成果。15.26甲方对乙方提交的最终成果报告进行审核，如发现报告内容与实际工作不符，甲方有权要求乙方进行修改或重新提交。15.27项目完成后，甲方需在收到乙方提交的最终成果报告后30个工作日内，对乙方的工作进行验收。验收内容包括但不限于：（1）模型性能指标是否符合协议要求；（2）项目报告是否完整、准确；（3）项目实施过程中是否存在不符规范行为。15.28若验收不合格，甲方有权要求乙方进行整改，直至符合要求为止。整改期间，乙方不得要求甲方支付违约金。15.29本协议有效期为三年，自签订之日起计算。协议到期前，双方可协商续签。如一方提出终止协议，应提前三个月以书面形式通知对方。协议终止后，双方应按照协议约定处理剩余事宜。15.30本协议未尽事宜，双方可参照《中华人民共和国合同法》等相关法律法规执行。15.31在项目实施过程中，若遇到技术难题，乙方应主动与甲方沟通，寻求解决方案。如需外部专家支持，乙方应提前与甲方协商，并取得甲方同意后，方可邀请专家参与。15.32乙方在进行模型优化实验时，应确保实验数据的真实性和有效性，不得使用虚假数据或修改实验结果。实验过程中，乙方应详细记录实验参数、环境、步骤等关键信息。15.33在项目实施过程中，如甲方提出新的优化需求，乙方应与甲方协商，对原协议进行修订，并经双方签字确认后生效。15.34项目验收合格后，乙方需向甲方提供包括模型源代码、训练数据集、实验报告等在内的完整项目资料，供甲方使用和备份。15.35本协议执行期间，如甲方因业务发展需要，要求乙方对模型进行二次优化，双方可另行签订补充协议，明确优化内容、时间、费用等事宜。15.36乙方在项目实施过程中，应遵守国家相关法律法规，不得外泄甲方商业秘密。如因乙方原因造成甲方利益受损，乙方应承担相应法律责任。15.37本协议签订后，双方应严格按照协议约定履行各自义务。如一方违约，另一方有权要求违约方承担违约责任，包括但不限于支付违约金、赔偿损失等。15.38本协议未尽事宜，双方应本着友好协商的原则解决。如协商不成，任何一方均可向甲方所在地人民法院提起诉讼。签订日期：年月日15.40本协议中涉及的模型优化工作，乙方将确保在项目实施前，对甲方提供的原始数据进行详细分析，确保数据的准确性和可靠性。例如，在2025年合作的项目中，乙方对甲方提供的20万条用户数据进行预处理，通过数据清洗和去重，最终保留了18万条高质量数据。15.41在模型优化过程中，乙方将采用最新的深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），对模型进行训练。以2025年合作的项目为例，乙方在模型优化过程中，使用了10种不同的CNN结构，最终选取了准确率达到98%的模型。15.42为了提高模型的泛化能力，乙方将在优化过程中引入迁移学习技术。例如，在2025年合作的项目中，乙方利用预训练的ImageNet模型作为基础，针对甲方特定需求进行了迁移学习，成功将模型在未标注数据上的准确率提升至90%。15.43乙方在项目实施过程中，将定期向甲方汇报项目进展情况。以2025年合作的项目为例，乙方每周向甲方发送一次项目进度报告，内容包括已完成的任务、遇到的问题以及解决方案等。15.45在模型优化过程中，乙方将采用可视化工具，如TensorBoard，对模型训练过程进行监控。例如，在2025年