人工智能公司机器学习模型部署服务合同.docx

人工智能公司机器学习模型部署服务合同

甲方（委托方）：

名称：[甲方公司名称]

法定代表人：[甲方法定代表人姓名]

地址：[甲方公司地址]

联系方式：[甲方联系电话]

乙方（受托方）：

名称：[乙方公司名称]

法定代表人：[乙方法定代表人姓名]

地址：[乙方公司地址]

联系方式：[乙方联系电话]

鉴于甲方拥有或开发了用于法律业务领域的机器学习模型，需要乙方提供专业的部署服务以确保模型在生产环境中稳定、高效运行，双方经友好协商，依据《中华人民共和国民法典》等相关法律法规，达成如下协议：

一、服务内容

1.部署环境评估与准备

-乙方对甲方现有的IT基础设施和系统环境进行全面评估，包括服务器配置、操作系统、网络架构、数据存储等方面，以确定其是否满足机器学习模型部署的要求。根据评估结果，向甲方提供详细的环境优化建议和部署计划，包括所需硬件资源的预估、软件依赖项的安装与配置等内容。

-协助甲方采购或调配部署所需的硬件设备和软件资源，确保其符合模型运行的技术规格。乙方负责完成服务器环境的搭建与初始化工作，包括操作系统安装、安全设置、网络配置等，为模型部署创建稳定可靠的基础环境。

2.模型部署与集成

-将甲方提供的机器学习模型及其相关组件（如训练数据、模型权重、算法代码等）部署到已准备好的生产环境中。乙方确保模型在部署过程中的完整性和准确性，对模型进行严格的版本控制和校验。

-实现模型与甲方现有法律业务系统的无缝集成，包括但不限于开发数据接口、定制用户界面（若需要）、设置数据传输通道等，使模型能够与其他业务模块协同工作，为法律业务流程提供智能化支持，如法律文件分析、案例预测、风险评估等功能的集成。

3.性能优化与测试

-在模型部署完成后，乙方对模型的运行性能进行全面测试和优化。测试内容包括但不限于模型响应时间、吞吐量、准确率、资源利用率等关键指标，模拟各种法律业务场景和负载条件，以发现潜在的性能瓶颈和问题。

-根据测试结果，乙方采用多种优化技术和手段对模型及部署环境进行调整，如算法优化、硬件资源分配调整、缓存策略优化、代码并行化处理等，以提高模型的整体性能和稳定性，确保其在高并发、大数据量的法律业务环境下能够高效运行。

4.监控与维护服务

-建立完善的模型运行监控体系，对模型的运行状态、性能指标、数据输入输出等进行实时监控和记录。设置预警机制，当模型出现异常情况（如性能下降、错误率上升、资源耗尽等）时，能够及时通知甲方和乙方的技术支持团队。

-乙方提供持续的维护服务，包括定期对模型和部署环境进行巡检、更新软件依赖项、修复漏洞和故障等。在法律业务需求发生变化或模型需要升级时，乙方协助甲方制定相应的变更计划并实施，确保模型始终保持与业务需求的适配性和先进性。

二、服务期限

本合同服务期限自[起始日期]起至[结束日期]止。在服务期限届满前一个月，双方将对服务情况进行评估，若甲方对乙方服务满意且双方无异议，则本合同可自动延续[延续时长]，延续期间的服务内容、费用及双方权利义务等相关事宜仍按本合同约定执行。

三、服务费用及支付方式

1.服务费用

甲方应向乙方支付的机器学习模型部署服务费用总计为人民币[X]元（大写：[大写金额]整）。此费用涵盖乙方按照本合同约定提供的所有服务内容，包括但不限于环境评估与准备、模型部署与集成、性能优化与测试、监控与维护等工作所涉及的人力成本、技术资源投入、工具使用费用等，但不包括因甲方额外提出的超出本合同范围的特殊需求或因甲方系统基础架构重大变更而产生的费用（如有）。

2.支付方式

甲方应在本合同签订后的[X]个工作日内，向乙方支付服务费用的[X]%作为预付款，即人民币[X]元（大写：[大写金额]整）；在乙方完成模型部署与初步性能测试，并经甲方验收合格后的[X]个工作日内，甲方向乙方支付服务费用的[X]%，即人民币[X]元（大写：[大写金额]整）；在服务期限届满且乙方完成全部服务内容，经甲方最终验收通过后的[X]个工作日内，甲方向乙方支付剩余的服务费用人民币[X]元（大写：[大写金额]整）。

乙方应在收到甲方每笔款项后的[X]个工作日内，向甲方开具合法有效的发票。

四、双方权利与义务

1.甲方权利义务

-甲方有权要求乙方按照本合同约定的服务内容、标准和时间提供机器学习模型部署服务，并对乙方的服务过程及成果进行监督与检查。

-甲方应向乙方提供与机器学习模型相关的模型文件、训练数据、业务需求说明、现有系统架构文档等必要资料与信息，确保所提供资料的真实性、准确性、完整性及合法性。同时，甲方应协助乙方开展部署工作，如提供必要的系统访问权限、协调内部资源配合测试等。

-甲方应按照本合同约定及时支付