# AI 模型工程 · 评测与交付核查清单

摩多科技 / Modkj — 沟通与验收清单样例，具体范围以项目文件为准。

## 1. 业务任务和基线

- 明确模型要完成的任务、输入输出、用户与质量底线。
- 划分训练、验证和独立测试数据；记录数据来源、授权、版本及抽样方法。
- 记录基线模型及其版本、提示模板、生成参数、硬件和运行配置。
- 约定自动指标与人工评分规则，明确错误分组和高风险场景。

## 2. 数据与模型适配

- 对指令、偏好、合成数据和领域语料建立质量检查及审核记录。
- 记录基础模型、训练数据、训练脚本、随机种子、超参数和实验版本。
- 对 SFT、LoRA/QLoRA、DPO、CPT、蒸馏等方法说明使用目的及适用边界。
- 蒸馏前确认教师模型、生成数据的使用授权；保留所依据的许可记录。
- 验证候选模型的目标任务表现与基础能力回归。

## 3. 推理与资源验证

- 固定硬件、推理框架版本、量化方式、输入输出长度及并发 / 到达率条件。
- 记录首 token 延迟、端到端延迟、吞吐、显存、失败率及任务质量。
- 根据真实用量与资源价格测算成本；训练、运行、人工审核与维护分开计入。
- 不将未经复现实验的改善百分比作为验收依据。

## 4. 部署与质量门禁

- 确认模型与第三方依赖允许目标环境部署和用途。
- 确认认证、权限、日志脱敏、数据流向、保留期限、备份与网络出口。
- 在目标环境执行服务与负载测试、回归和安全评测。
- 明确灰度发布、审批人、失败回滚与可保留的上一个版本。

## 5. 交接及后续运行

- 按授权和合同交付权重 / 适配器、训练配置、评测资料与工程代码。
- 提供推理配置、部署脚本、接口说明、监控规则和运行手册。
- 确认模型、数据和配置版本关联，记录异常处理与人工复核责任。
- 明确运行支持时段、响应安排、费用和后续迭代范围。

## 6. 投入与合作

- 规划方案、数据工程、训练试验、公共工程、质量管理、资源预留分别归属。
- 注明试验轮次、训练 / 推理算力、第三方费用与预算假设。
- 区分成果同步、阶段评审、正式验收、资源承诺期及终止通知期。
- 提前约定已授权工作、进行中工作、已确认资源、外部支出与交接结算。
- 代码访问、成果权利、基础模型许可与客户数据责任分别约定。

本清单为项目讨论模板，不构成实际模型测试结果、法律意见、报价或合同承诺。