大规模预训练模型部署服务协议范本

大规模预训练模型部署服务协议

甲方（服务购买方）： [甲方公司全称]

法定代表人/授权代表： [姓名]

住所地： [详细地址]

联系方式： [电话/邮箱]

统一社会信用代码： [统一社会信用代码]

乙方（服务提供方）： [乙方公司全称]

法定代表人/授权代表： [姓名]

住所地： [详细地址]

联系方式： [电话/邮箱]

统一社会信用代码： [统一社会信用代码]

鉴于：

1. 甲方希望利用乙方提供的大规模预训练模型部署服务，以提升自身业务能力；
2. 乙方具备提供大规模预训练模型部署服务所需的专业技术能力和资源；

双方本着平等互利、诚实信用的原则，经友好协商，达成如下协议：

第一条 服务内容

1. 模型选择与定制：

• 1 乙方根据甲方提供的业务需求描述（详见附件一：《业务需求说明书》），推荐以下预训练模型：[模型名称1，版本号]，[模型名称2，版本号]，[模型名称3，版本号] （此处列出至少3个推荐模型及其版本号）。
• 2 甲方最终选择的模型为：[模型名称，版本号]。
• 3 乙方根据甲方需求，对选定模型进行以下定制化调整（如有）：
  • 3.1 具体调整项1：对微调数据集进行详细描述，包括数据来源、数据量、数据清洗过程、数据标注规范等；训练轮数设置为 [具体数值] 轮；超参数设置如下：学习率设置为 [具体数值]，批大小设置为 [具体数值]，优化器选择 [Adam/SGD/其他]，权重衰减系数设置为 [具体数值]... （需详细描述）。
  • 3.2 具体调整项2：模型结构修改为 [详细描述修改后的模型结构]，修改原因为 [详细说明修改原因及预期效果]。
  • 3.3 具体调整项3：增加特定领域知识库，知识库来源于 [详细描述知识库来源，如：公开数据集、行业报告、专家知识等]，知识库内容包括 [详细描述知识库内容，如：实体、关系、属性等]，知识库整合方式为 [详细描述整合方式，如：知识嵌入、知识图谱融合等]。
  • ... (根据实际情况详细列出所有定制化调整项，每一项都需详细描述)
• 4 定制化调整后的模型，乙方应提供详细的模型说明文档（详见附件二：《模型说明文档》），包括但不限于：模型架构图、详细的训练数据描述（包括数据来源、数据量、数据预处理方法、数据标注规范等）、完整的超参数设置列表、详细的性能指标（包括准确率、召回率、F1值、AUC值等，并提供测试数据集及测试结果）、详细的使用说明（包括输入输出格式、调用示例等）。

1. 模型容器化封装：

• 1 乙方负责将选定模型（包括定制化调整后的模型）进行容器化封装，采用 [Docker/Kubernetes] 技术。
• 2 容器化镜像应包含模型运行所需的所有依赖环境，确保镜像的可移植性和一致性。依赖环境包括但不限于：[Python版本、深度学习框架及版本、CUDA版本、cuDNN版本、依赖库及版本等]。

2.3