2026年度项目合作机器学习模型训练合同

2026年度项目合作机器学习模型训练合同合同编号：签订日期：签订地点：甲方：（委托方公司）乙方：（服务方公司）鉴于甲方拟在2026年度进行项目合作，乙方愿意提供机器学习模型训练服务，双方经友好协商，达成如下协议：一、合同标的1.品名/服务内容：乙方为甲方提供机器学习模型训练服务，包括但不限于数据预处理、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估、模型优化等。2.规格型号/标准：根据甲方项目需求，乙方将提供符合业界标准的机器学习模型训练服务。3.数量：1项。4.单价：人民币元整（大写：元整）。5.总价：人民币元整（大写：元整）。二、权利义务1.甲方义务：甲方应在乙方提供服务过程中提供必要的资源支持，包括但不限于数据、计算资源、技术支持等。甲方应在乙方完成服务后进行验收，并支付相应款项。2.乙方义务：乙方应按照约定时间、质量要求完成机器学习模型训练服务。乙方应对提供的服务承担保密责任，未经甲方同意，不得向任何第三方外泄甲方信息。3.交付方式：乙方应在约定的时间内将训练完成的模型及相关文档交付给甲方。4.验收标准：甲方应在收到乙方交付的模型及相关文档后个工作日内完成验收，逾期视为验收合格。5.售后服务：乙方应在甲方使用过程中提供必要的售后服务，包括但不限于技术支持、问题解答等。6.保密义务：双方对本合同内容以及项目信息负有保密义务，未经对方同意，不得向任何第三方外泄。三、违约责任1.若乙方未按约定时间完成服务，甲方有权要求乙方赔偿相应损失，赔偿金额为合同总价的%。2.若甲方未按约定支付款项，乙方有权要求甲方支付违约金，违约金为应付款项的%。3.若任何一方外泄对方信息，应承担相应的法律责任。四、争议解决双方在履行本合同过程中发生争议，应友好协商解决；协商不成的，提交仲裁委员会仲裁。五、合同期限、生效条件、份数1.本合同期限自双方签字盖章之日起个月。2.本合同自双方签字盖章之日起生效。3.本合同一式份，甲方执份，乙方执份。六、其他1.本合同未尽事宜，双方可另行协商解决。2.本合同经双方签字盖章后生效，具有同等法律效力。甲方（委托方公司）签字盖章：乙方（服务方公司）签字盖章：日期：日期：3.若甲方未按时提供所需数据或材料，导致乙方无法按时完成项目，乙方有权要求甲方支付延误期间的额外费用，费用为合同总价的%。4.若因不可抗力因素导致合同无法履行，双方互不承担责任，但应及时通知对方，并采取一切可能措施减轻损失。6.本合同未尽事宜，双方可另行协商签订补充协议，补充协议与本合同具有同等法律效力。7.本合同执行过程中，如遇法律法规、政策调整，双方应按照调整后的规定执行，并协商解决由此产生的问题。8.乙方在项目实施过程中，应遵守国家相关法律法规，不得从事任何违法不符规范行为。9.甲方有权对乙方提供的服务进行监督，乙方应积极配合，确保项目顺利进行。10.本合同签订后，双方应严格按照合同约定履行各自义务，如有违反，应承担相应的法律责任。11.本合同未尽事宜，可参照《中华人民共和国合同法》等相关法律法规执行。12.本合同自双方签字盖章之日起生效，有效期为年。13.本合同一式份，甲方执份，乙方执份，具有同等法律效力。日期：日期：14.甲方同意向乙方支付项目合作费用人民币万元整，其中首付款为合同总金额的%，余款在项目验收合格后支付。15.乙方承诺在合同约定的时间内，完成以下任务：,-利用甲方提供的万条历史数据，训练并优化机器学习模型；,-通过轮迭代，将模型准确率提升至%；-在项目实施过程中，每月向甲方提供项目进度报告，内容包括但不限于模型训练数据、模型性能指标、项目遇到的问题及解决方案等；-提供一套完整的模型训练文档，包括模型结构、参数设置、训练过程等，便于甲方后续维护和使用。16.甲方在项目实施过程中，需提供以下支持：,-提供项目所需的数据集，确保数据质量符合要求；,-配合乙方进行模型测试和评估，提供真实场景下的数据反馈；-在项目实施过程中，指派名技术专家与乙方团队进行沟通和协调。17.乙方在项目实施过程中，应保证以下事项：-严格按照甲方提供的数据集进行模型训练，确保模型训练结果的准确性；-遵守国家相关法律法规，确保项目实施过程中的数据安全和个人信息保护保护；-在项目实施过程中，如遇到无法解决的问题，应及时向甲方汇报，并共同寻找解决方案。18.本合同签订后，双方应按照以下方式进行沟通和协调：-双方指定专人负责项目沟通，每周至少召开一次项目会议，汇报项目进展情况；,-如遇紧急情况，双方可随时通过电话、邮件等方式进行沟通；-双方应确保沟通渠道畅通，及时解决项目实施过程中出现的问题。-甲方提供的数据集应包括至少1000个样本，覆盖不同场景和复杂度，以便乙方进行充分训练和测试；,-甲方技术专家张明负责与乙方团队沟通，确保项目顺利进行；-项目实施期间，乙方将采用深度学习算法进行模型训练，预计模型准确率将提升至95%以上；-在模型测试阶段，乙方将与甲方合作，选取10个真实场景进行测试，以验证模型在实际应用中的效果；-乙方将采用Python编程语言和TensorFlow框架进行模型训练，保证代码的可读性和可维护性；-甲方将提供每月至少100小时的计算资源，以支持乙方进行模型训练和测试；-乙方将定期向甲方反馈项目进展情况，包括模型训练进度、性能指标和遇到的问题等；-在项目实施过程中，如乙方发现甲方提供的数据集存在偏差，应及时与甲方沟通，共同探讨解决方案；-乙方将严格按照甲方要求，对模型进行优化，确保在项目验收时，模型在测试集上的准确率达到98%；-甲方将对乙方提供的模型进行验收，验收内容包括但不限于模型性能、数据安全和个人信息保护保护等方面；-本合同有效期为一年，自双方签字盖章之日起计算。合同期满后，如双方同意，可续签合同；-本合同未尽事宜，双方可另行协商解决。协商不成，任何一方均可向合同签订地人民法院提起诉讼。-甲方将指派技术专家李华作为项目联络人，负责协调项目资源，并定期组织项目进度会议，确保项目按计划推进；-乙方团队由张强、王丽两位资深算法工程师组成，他们将在模型训练过程中，结合实际案例，对算法进行优化调整；-在模型训练初期，乙方将利用甲方提供的1000个样本数据，进行初步的模型训练和调参；-预计在项目实施第三个月，乙方将完成第一个版本的模型训练，并在内部进行初步测试；-模型测试阶段，乙方将选取甲方的5个业务场景进行测试，如客户画像、风险评估等，以验证模型在实际业务中的效果；-针对测试过程中发现的问题，乙方将在一个月内完成模型优化，并在甲方技术专家的指导下，进行二次测试；-在项目实施过程中，如遇到技术难题，乙方将邀请甲方技术专家张明进行远程协助，共同解决问题；-甲方将根据乙方提交的模型性能报告，对模型进行评估，并提出改进意见；-在项目验收阶段，甲方将组织相关业务部门进行模型应用测试，以验证模型在实际业务中的效果；-验收合格后，甲方将支付乙方项目款项的50%，剩余款项在项目验收合格并交付甲方使用后支付；-如项目验收不合格，乙方需在一个月内对模型进行优化，直至达到验收标准；-本合同签订后，双方应严格履行各自的权利和义务，共同维护合同的合法权益。-甲方在项目实施过程中，需提供必要的技术支持和数据资源，确保乙方能够顺利完成模型训练任务；-乙方在模型训练过程中，将定期向甲方汇报项目进度，包括已完成的样本数据量、模型训练效果等关键指标；-甲方将指派李华作为项目协调人，负责与乙方保持沟通，协调项目实施过程中的各项事宜；-模型训练过程中，乙方将采用Python编程语言和TensorFlow深度学习框架进行模型开发，确保模型具有较高的可扩展性和可维护性；-乙方将在模型训练完成后，向甲方提供详细的模型训练报告，包括模型结构、参数设置、训练过程、测试结果等；-甲方在收到乙方提交的模型训练报告后，将组织内部评审小组对模型进行评审，评审结果将作为项目验收的重要依据；-在项目验收合格后，甲方将获得模型的使用权，并有权对模型进行二次开发和应用；-双方在合同履行过程中，如发生争议，应友好协商解决；协商不成的，可向合同签订地人民法院提起诉讼；,-本合同自双方签字盖章之日起生效，有效期为一年；-本合同一式两份，甲乙双方各执一份，具有同等法律效力。-甲方需在项目启动前，向乙方提供包含至少100万条历史交易数据的数据库，以及实时交易数据接口，以便乙方进行模型训练；-乙方在模型训练过程中，将使用至少10台高性能服务器，每台服务器配备64GB内存和2TBSSD硬盘，确保模型训练的效率；-乙方将在模型训练过程中，采用交叉验证的方法，对模型进行多次训练和测试，确保模型的泛化能力；-乙方在模型训练完成后，将向甲方提供包含以下内容的模型训练报告：,1.模型结构：包括神经网络层数、神经元数量、激活函数等；,2.参数设置：包括学习率、批量大小、迭代次数等；3.训练过程：包括训练集、验证集、测试集的损失函数曲线、准确率曲线等；,4.测试结果：包括模型在测试集上的准确率、召回率、F1值等指标；-甲方在收到乙方提交的模型训练报告后，将组织内部评审小组进行评审，评审小组由3名具有丰富经验的专家组