大模型开发合同
目录
1.合同当事人
2.术语定义
3.合同标的
4.开发周期和里程碑
5.技术规格和性能指标
6.数据安全和隐私保护
7.知识产权
8.验收标准和程序
9.付款条款
10.保密条款
11.质量保证和维护
12.责任限制
13.不可抗力
14.争议解决
15.合同变更和终止
16.其他条款
1. 合同当事人
甲方（委托方）：[公司全名]
地址：[详细地址]
法定代表人：[姓名]
联系人：[姓名]
电话：[电话号码]
电子邮箱：[电子邮箱地址]
乙方（开发方）：[公司全名]
地址：[详细地址]
法定代表人：[姓名]
联系人：[姓名]
电话：[电话号码]
电子邮箱：[电子邮箱地址]
2. 术语定义
2.1 "大模型"：指在本合同中开发的人工智能模型，包括但不限于自然语言处理模型、图像识别模型和预测分析模型。
2.2 "数据集"：指用于训练、验证和测试大模型的数据集合。
2.3 "知识产权"：指与大模型相关的所有专利权、商标权、著作权、商业秘密和其他智力成果权利。
2.4 "验收"：指甲方根据本合同约定的验收标准和程序，确认乙方交付的大模型符合合同要求的过程。
2.5 "里程碑"：指在项目开发过程中的关键时间节点和阶段性成果。
2.6 "性能指标"：指用于衡量大模型性能的各项技术参数和标准。
2.7 "API"：应用程序接口，指大模型对外提供服务的接口规范。
2.8 "源代码"：指人类可读的、用于创建大模型的程序代码。
2.9 "商业化"：指将大模型投入商业使用，包括但不限于销售、许可、服务等形式。
2.10 "保密信息"：指双方在合作过程中获知的对方的商业秘密、技术秘密及其他应当保密的信息。
3. 合同标的
3.1 项目名称：[项目名称]
3.2 开发内容：
乙方同意为甲方开发以下人工智能大模型：
3.2.1 自然语言处理模型
功能描述：[详细描述模型的主要功能，如文本分类、命名实体识别、情感分析等]
语言支持：[支持的语言列表，如中文、英文、日文等]
应用场景：[模型的具体应用场景，如客服对话系统、舆情分析、智能写作辅助等]
3.2.2 图像识别模型
功能描述：[详细描述模型的主要功能，如物体检测、人脸识别、场景分类等]
图像类型支持：[支持的图像类型，如RGB图像、深度图像、热成像图等]
应用场景：[模型的具体应用场景，如安防监控、医疗影像诊断、工业质检等]
3.2.3 预测分析模型
功能描述：[详细描述模型的主要功能，如时间序列预测、回归分析、分类预测等]
数据类型支持：[支持的数据类型，如结构化数据、时间序列数据、空间数据等]
应用场景：[模型的具体应用场景，如金融风险评估、供应链优化、用户行为预测等]
3.3 交付内容：
乙方应向甲方交付以下内容：
3.3.1 模型文件：
训练好的模型权重文件
模型架构描述文档
模型参数配置文件
3.3.2 源代码：
模型训练源代码
数据预处理源代码
模型推理源代码
单元测试和集成测试代码
3.3.3 文档：
详细的技术文档，包括系统架构、数据流程、算法说明等
API文档，包括所有接口的详细说明和使用示例
部署指南，包括环境配置、依赖安装、模型部署步骤等
用户手册，包括模型使用说明、最佳实践、常见问题解答等
3.3.4 数据：
用于训练和测试的标准数据集（如适用）
数据预处理脚本和工具
数据字典和标注规范（如适用）
3.3.5 演示和样例：
模型功能演示程序或脚本
典型应用场景的示例代码
3.3.6 性能报告：
模型在标准数据集上的性能评估报告
模型在甲方实际场景中的性能评估报告
3.3.7 其他：
所有第三方库和依赖的清单及其版本信息
模型训练、优化和部署过程中使用的所有工具和脚本
3.4 服务范围：
除上述交付内容外，乙方还应提供以下服务：
3.4.1 技术支持：在合同约定的支持期限内，提供远程技术支持，解答甲方在使用过程中遇到的技术问题。
3.4.2 培训：为甲方技术人员提供不少于[40]小时的技术培训，内容包括但不限于模型原理、使用方法、调优技巧等。
3.4.3 部署协助：协助甲方在指定环境中完成模型的部署和初始化配置。
3.4.4 性能优化：根据甲方实际应用场景，提供不少于[3]次的模型性能优化服务。
3.4.5 版本升级：在合同约定的维护期内，提供模型的版本升级服务，包括功能增强和缺陷修复。
3.4.6 定制化开发：根据甲方需求，提供合理范围内的模型定制化开发服务。
4. 开发周期和里程碑
4.1 项目总工期：自合同生效之日起，至最终验收通过之日止，共计[X]个月。
4.2 里程碑计划：
阶段 时间节点 工作内容 交付物
需求分析 合同生效后2周内 详细需求调研和分析 需求规格说明书
方案设计 需求分析完成后3周内 系统架构设计、算法选型 设计方案文档
数据准备 方案设计完成后4周内 数据收集、清洗、标注 训练数据集、数据预处理报告
模型开发 数据准备完成后8周内 模型训练、优化、测试 初版模型文件、开发进度报告
系统集成 模型开发完成后4周内 API开发、系统集成 集成测试报告、API文档
性能优化 系统集成完成后3周内 模型性能调优 性能优化报告
部署测试 性能优化完成后2周内 模型部署、系统测试 部署文档、测试报告
验收交付 部署测试完成后2周内 系统验收、文档交付 最终交付物清单、验收报告
4.3 进度报告：乙方应每周向甲方提交书面进度报告，报告内容包括但不限于已完成工作、遇到的问题、解决方案、下周计划等。
4.4 里程碑审核：每个里程碑节点，双方应共同对阶段性成果进行审核。如甲方对阶段性成果有异议，应在收到成果后5个工作日内提出，乙方应在收到异议后10个工作日内进行修改或解释。
4.5 延期处理：
4.5.1 如因甲方原因导致项目延期，工期应相应顺延，由此增加的合理成本由甲方承担。
4.5.2 如因乙方原因导致项目延期，每逾期一日，乙方应向甲方支付合同总金额的0.05%作为违约金，累计不超过合同总金额的10%。
4.5.3 如因不可抗力因素导致项目延期，双方应本着互谅互让的原则协商解决。
4.6 变更流程：在项目实施过程中，如需对开发内容、技术方案或时间节点等进行变更，提出变更的一方应以书面形式通知对方，双方应在收到变更通知后5个工作日内达成书面变更协议。重大变更可能导致合同金额或工期的调整。
5. 技术规格和性能指标
5.1 通用技术要求：
5.1.1 系统架构：采用模块化、可扩展的系统架构，支持分布式部署和横向扩展。
5.1.2 开发语言：主要采用Python语言进行开发，核心算法模块可使用C++进行优化。
5.1.3 深度学习框架：使用TensorFlow 2.x或PyTorch 1.x作为主要的深度学习框架。
5.1.4 版本控制：使用Git进行源代码版本控制，并提供完整的提交历史。
5.1.5 代码规范：遵循PEP 8 Python编码规范，保证代码的可读性和一致性。
5.1.6 API设计：采用RESTful API设计原则，提供JSON格式的数据交互接口。
5.1.7 安全性：采用HTTPS协议进行数据传输，实现API的身份认证和访问控制。
5.1.8 可移植性：支持在主流的Linux发行版（如Ubuntu 20.04 LTS）和容器化环境（如Docker）中部署运行。
5.1.9 文件格式：模型文件采用通用的保存格式（如ONNX），便于跨平台部署和使用。
5.2 自然语言处理模型技术规格：
5.2.1 模型架构：采用Transformer架构，如BERT、RoBERTa或其优化变体。
5.2.2 预训练数据规模：使用不少于100GB的高质量中文语料进行预训练。
5.2.3 词表大小：支持至少50,000个常用中文词汇和字符。
5.2.4 最大序列长度：支持处理至少512个token的输入序列。
5.2.5 多语言支持：除中文外，还应支持英语、日语等至少3种语言的处理。
5.2.6 领域适应：支持使用甲方提供的领域数据进行微调，以适应特定行业术语和表达。
5.2.7 可解释性：提供注意力可视化等模型解释工具，帮助理解模型决策过程。
5.3 图像识别模型技术规格：
5.3.1 模型架构：采用先进的卷积神经网络架构，如ResNet、EfficientNet或Vision Transformer。
5.3.2 输入规格：支持处理分辨率不低于1920x1080的RGB图像。
5.3.3 预训练数据集：使用大规模图像数据集（如ImageNet）进行预训练。
5.3.4 多尺度处理：能够处理不同尺寸和比例的图像输入。
5.3.5 数据增强：使用先进的数据增强技术，如AutoAugment，提高模型的泛化能力。
5.3.6 迁移学习：支持使用甲方提供的领域特定数据集进行微调。
5.3.7 实时性能：在指定硬件条件下（如NVIDIA Tesla V100 GPU），单张图像的处理时间不超过100ms。
5.3.8 批处理能力：支持批量处理，每批次至少能同时
