2026年度机器学习模型训练采购协议

2026年度机器学习模型训练采购协议一、协议概述本协议由以下双方于2026年1月1日签订，旨在明确委托方与服务方在2026年度机器学习模型训练服务中的权利、义务、违约责任、质量标准、验收方式、保密条款等内容。二、标的及价款1.标的：委托方委托服务方进行机器学习模型训练，包括但不限于数据预处理、模型设计、训练、优化、测试等全流程服务。2.价款：本协议总价款为人民币壹佰万元整（￥100,000.00），分三次支付，具体支付时间及金额如下：,-首次支付：合同签订后5个工作日内，支付总额的30%；-第二次支付：模型训练完成并经委托方验收合格后5个工作日内，支付总额的50%；-第三次支付：项目验收合格并交付最终成果后5个工作日内，支付剩余的20%。三、期限本协议自双方签字盖章之日起生效，有效期为一年，自2026年1月1日起至2026年12月31日止。四、双方权利义务,1.委托方权利义务：-按时支付服务费用；,-提供必要的项目资料和资源；,-对服务方提供的服务进行验收；,-对服务过程中发现的问题提出意见和建议；-保密义务：对服务方提供的技术信息和商业秘密予以保密。2.服务方权利义务：-按照委托方要求，按时完成机器学习模型训练任务；,-保证模型训练质量，确保模型性能达到双方约定的标准；,-及时向委托方汇报项目进展情况；,-对项目过程中发现的问题提出解决方案；-保密义务：对委托方提供的技术信息和商业秘密予以保密。五、违约责任1.若委托方未按时支付服务费用，每逾期一日，应向服务方支付应付款项的千分之五作为违约金。2.若服务方未按时完成模型训练任务，每逾期一日，应向委托方支付合同总价款的千分之五作为违约金。3.若服务方提供的模型训练成果不符合约定的质量标准，委托方有权要求服务方进行免费整改，若整改后仍不符合标准，委托方有权解除合同，并要求服务方退还已支付的款项，并支付合同总价款的百分之十作为违约金。六、质量标准及验收方式,1.质量标准：模型训练成果应满足以下标准：-模型准确率不低于95%；-模型运行效率符合委托方要求；-模型可解释性强；-模型具有良好的泛化能力。2.验收方式：委托方将组织相关人员进行验收，验收内容包括但不限于模型性能、运行效率、可解释性等方面。验收合格后，双方签署验收合格证明。七、保密条款1.双方对本协议内容以及项目过程中知悉的对方技术信息和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有效期内及终止后仍具有约束力。八、争议解决1.双方在履行本协议过程中发生的争议，应友好协商解决；协商不成的，任何一方均可向合同签订地人民法院提起诉讼。九、其他1.本协议未尽事宜，双方可另行协商解决。2.本协议一式两份，双方各执一份，具有同等法律效力。,委托方（盖章）：服务方（盖章）：,签订日期：附件：1.机器学习模型训练需求说明书2.模型性能评估标准注：本协议中“委托方”和“服务方”为通用名称，不代表任何具体个人或单位。十、知识产权1.服务方保证其提供的机器学习模型训练服务不侵犯任何第三方的知识产权，若因服务方提供的模型侵犯第三方知识产权导致委托方遭受损失，服务方应承担全部责任，并赔偿委托方因此遭受的损失。1.若委托方未按约定支付款项，应向服务方支付合同金额的千分之五作为违约金。2.若服务方未按约定完成模型训练任务，应向委托方支付合同金额的千分之五作为违约金。3.若任何一方违反保密条款，应承担相应的法律责任。十二、协议的变更与解除1.本协议的任何变更或解除，均需双方书面同意，并签订书面协议。2.在协议有效期内，如遇不可抗力因素导致协议无法履行，双方应协商解决，如协商不成，任何一方均可解除协议。十三、通知1.本协议项下的通知，应以书面形式发送至对方指定的地址。通知自发出之日起生效。2.双方应确保其指定的通知地址准确无误，并及时更新。十四、法律适用与争议解决1.本协议的签订、履行、解释及争议解决均适用中华人民共和国法律。十五、协议附件2.模型性能评估标准3.保密协议4.其他双方认为必要的附件十六、协议生效本协议自双方签字盖章之日起生效，有效期为年。附件：本协议自双方签字盖章之日起生效，有效期为三年。在此期间，双方应严格遵守本协议的约定，共同推进机器学习模型的训练工作。十七、知识产权1.委托方保证其提供的训练数据合法、合规，并拥有相应的知识产权。2.服务方在训练过程中产生的技术成果，包括但不限于算法、模型等，其知识产权归服务方所有。3.双方同意在必要时签订知识产权转让或授权协议，以明确知识产权的归属和使用方式。十八、保密条款1.双方对本协议内容以及在本协议履行过程中知悉的对方商业秘密负有保密义务。2.未经对方同意，任何一方不得向任何第三方外泄本协议内容或对方商业秘密。3.本保密条款在本协议终止后仍有效，双方仍应遵守保密义务。十九、违约责任1.若委托方未按时支付服务费用，应向服务方支付%的违约金。2.若服务方未按时完成模型训练任务，应向委托方支付%的违约金。二十、协议变更与解除1.本协议的变更或解除，需经双方协商一致，并以书面形式确认。2.如遇不可抗力因素导致本协议无法履行，双方应协商解决，如协商不成，任何一方均可解除协议。二十一、其他1.本协议未尽事宜，由双方另行协商解决。,委托方（盖章）：深圳市人工智能科技有限公司服务方（盖章）：北京智能科技有限公司签订日期：2026年3月1日二十三、争议解决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，任何一方均可向深圳市中级人民法院提起诉讼。2.在争议解决过程中，双方应保持正常履约，除非法院另有判决。二十四、合同生效1.本协议自双方签字盖章之日起生效，有效期为一年。2.如双方同意，本协议可续签，续签期限不得超过一年。二十五、附件,1.本协议附件包括但不限于以下内容：,a.2026年度机器学习模型训练项目详细需求文档；b.2026年度机器学习模型训练项目预算明细表；,1.附件一：2026年度机器学习模型训练项目详细需求文档a.需求背景：深圳市人工智能科技有限公司为提升公司产品在智能领域的竞争力，计划开发一款基于深度学习的智能推荐系统。b.需求目标：通过深度学习算法，实现对用户兴趣的精准预测，提高推荐系统的准确率和用户满意度。c.需求内容：包括数据预处理、特征提取、模型训练、模型评估等环节。2.附件二：2026年度机器学习模型训练项目预算明细表a.项目总预算：人民币壹佰万元整；b.人员费用：人民币伍拾万元整；c.设备费用：人民币拾万元整；d.其他费用：人民币肆拾万元整。3.附件三：2026年度机器学习模型训练项目进度表a.项目启动阶段：2026年3月1日至2026年3月31日；b.数据预处理阶段：2026年4月1日至2026年4月30日；c.特征提取阶段：2026年5月1日至2026年5月31日；d.模型训练阶段：2026年6月1日至2026年6月30日；e.模型评估阶段：2026年7月1日至2026年7月31日；f.项目验收阶段：2026年8月1日至2026年8月31日。4.附件四：2026年度机器学习模型训练项目技术路线及实施方案a.技术路线：采用基于TensorFlow的深度学习框架，结合PyTorch进行模型优化；b.实施方案：-数据预处理：使用Python的Pandas库进行数据清洗，去除缺失值和异常值，并对数据进行归一化处理；-特征提取：利用Scikit-learn库中的特征选择算法，提取对用户兴趣预测影响较大的特征，如用户浏览历史、购买记录等；-模型训练：采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）结合的方式，构建推荐系统模型；-模型评估：通过A/B测试，对比不同模型的推荐效果，选择最优模型；-模型部署：将训练好的模型部署到公司内部服务器，实现实时推荐。5.附件五：2026年度机器学习模型训练项目团队构成及职责e.测试工程师：孙七，负责系统测试和性能优化。6.附件六：2026年度机器学习模型训练项目知识产权及保密协议a.知识产权：项目所涉及的技术成果归深圳市人工智能科技有限公司所有，供应商不得以任何形式侵犯；b.保密协议：供应商在项目实施过程中，对项目信息负有保密义务，不得向任何第三方外泄。7.附件七：2026年度机器学习模型训练项目验收标准及流程a.验收标准：,-模型准确率：至少达到90%；,-推荐效果：用户满意度提升至少10%；-系统稳定性：24小时内故障率不超过0.5%；b.验收流程：-项目经理组织召开验收会议，邀请技术负责人、数据工程师、模型工程师和测试工程师参加；-各参与人员对项目成果进行汇报，展示模型准确率、推荐效果和系统稳定性等方面的数据；,-验收委员会对项目成果进行评估，形成验收报告；-验收报告经双方签字确认后，项目正式验收完成。8.附件八：2026年度机器学习模型训