标准化 8 步交付流程

上海拔俗的交付标准是 8 步:可行性评估 1–3 个工作日,技术方案 2–4 个工作日,敏捷开发通常 2–4 周,结项移交未加密源码,并提供 12 个月免费质保。每个阶段都有书面交付物。

01

前期需求深度调研与可行性评估

1-3 个工作日

工程师深度参与,梳理企业现有业务流程、数据资产现状、预期业务指标与算力约束,评估大模型/算法落地的可行性。

阶段交付物:《AI 业务可行性评估报告》《初步技术选型建议》
02

技术架构规划与工程排期制定

2-4 个工作日

细化系统拓扑图、算法调优策略、接口定义及硬件配置清单。出具清晰的工作量分解结构(WBS)清单与分阶段工程排期表。

阶段交付物:《系统技术规格说明书 (SRS)》《WBS 任务分解清单与排期表》
03

开发合同签署与数据保密启动

1 个工作日

严格签署商业与数据保密协议及正规技术开发合同,明文约定交付范围、知识产权权属与各阶段验收节点。

阶段交付物:《技术开发委托合同》《商业与数据保密协议》《项目进度排期表》
04

原型交互设计与数据处理准备

5-7 个工作日

输出可交互的桌面端与移动端原型系统;同步进行企业非结构化数据清洗、指令样本集构建与向量特征提取。

阶段交付物:《交互式原型 Demo》《数据清洗与向量化方案》
05

敏捷冲刺开发与算法迭代

2-4 周

敏捷迭代推进,定期向客户提供可运行演示版本与进度沟通。算法团队进行模型精调与推理优化,工程团队实现前后端与业务系统集成。

阶段交付物:《阶段演示版本/体验环境》《微调模型权重包与阶段测试记录》
06

联调测试、安全防护与指标验收

3-5 个工作日

进行并发与时延测试、敏感词与注入防御测试及精准度测试,双方依据合同预定指标逐项验收签字。

阶段交付物:《测试与安全性评测报告》《双方指标验收确认单》
07

私有化部署实施与知识移交培训

2-3 个工作日

工程师远程或进场完成私有化环境部署。全量交付源代码与 Docker 容器配置,并对客户技术团队进行交接培训。

阶段交付物:《完整无加密源代码 Git 库》《部署脚本与系统维护手册》《操作培训材料》
08

12 个月免费运维质保与持续支持

365 天质保

提供工作日故障及时响应,分析系统日志与负反馈样本,协助客户进行日常维护与小版本优化。

阶段交付物:《日常维护记录》《系统运行建议》

项目结项全景交付清单 (Deliverables)

拒绝技术绑定与黑盒交付。项目结项时,按合同约定将全部约定资产完整移交客户内部。

全套未加密源代码

包含前端 Web/管理台、后端 API 微服务、算法推理引擎及数据清洗脚本,代码规范、注释详尽,无任何加密混淆或后门。

✓ Git 完整提交历史移交

模型精调权重与指令集

移交全部经过 SFT/LoRA 微调的 Safetensors / GGUF 权重文件,以及格式化清洗后的 JSONL 领域专有训练与评测数据集。

✓ 按合同明晰模型与数据权属

一键化部署包与运维手册

提供标准化 Dockerfile、docker-compose 编排脚本与 Kubernetes Helm Chart,附带《系统架构设计书》《接口文档》与《运维故障排查手册》。

✓ 支持纯离线单机一键拉起

12 个月免费质保运维 (SLA) 包含的具体保障范围

365 天无忧护航
1. 软件 Bug 与代码缺陷免费修复

在 12 个月质保期内,若发现任何因代码逻辑、接口协议或前端适配引起的异常缺陷,主创工程师团队承诺免费快速排查并发布修复补丁。

2. 推理算力显存优化与服务保活

针对生产环境长上下文引起的偶发显存溢出 (OOM) 或高并发阻塞,工程师提供持续的 PagedAttention 显存参数调优与监控报警指导。

3. 知识库向量索引增量维护指引

协助客户建立日常业务文档增量录入、向量库定期重构与坏例(Bad Case)提示词纠偏机制,确保知识库回答效果历久弥新。

4. 工程师技术咨询与交接支持

若客户后期招聘自有人才接手系统,我们提供 1 对 1 线上代码串讲与技术交接培训,无任何技术保留。

客户高频咨询解答 (FAQ)

透明解答您关心的关于周期、安全、知识产权与维护的问题。

你们的项目开发周期是如何评估与推进的?
根据架构复杂度、算法微调难度、数据标注量以及前后端工时进行细化拆解。通常分为 3-4 个阶段里程碑(如:技术规格确认 -> 原型与算法验证 -> 系统联调 -> 验收上线),客户每一步都有清晰可运行的交付物进行验收确认。
我们的业务数据非常敏感,如何保证数据安全与保密?
我们在项目启动前签署正规的《商业与数据保密协议》。在技术层面,支持专网隔离开发、数据脱敏合成、本地私有化 GPU 集群部署,所有敏感业务数据严格保存在客户本地内网,严防数据泄露。
项目交付后,我们内部没有算法工程师能运维吗?
无需担心!我们交付的系统具备图形化管理后台(如:知识库一键上传解析、Agent 拖拽工作流配置、日志监控)。同时我们提供长达 12 个月的免费技术保障与日常维护期,并会录制详细的培训视频及运维手册,确保客户技术团队或运营人员均可轻松上手。
如果前期需求还不太明确,可以直接启动吗?
可以!我们提供低成本的「轻量级 POC 验证」或「技术咨询」。由工程师协助您梳理业务逻辑、制作原型并进行小规模可行性验证,待验证业务价值后再行决定是否扩大规模进行全系统开发。
大模型底层算法会受到开源协议或版权限制吗?
我们严格遵照开源协议规范,在基座模型选型时优先采用 DeepSeek、Qwen、LLaMA3 等明确允许商业化授权的成熟开源大模型,并在交付清单中出具第三方依赖组件开源说明,确保客户在商用及审计中合规无忧。

准备好启动您的 AI 研发项目了吗?

我们将为您安排工程师一对一梳理需求,并出具详细的技术方案建议与工程排期表。

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商业数据保密与知识产权归属承诺

在正式进入技术评估与方案交流前,严格遵循《中华人民共和国民法典》及《数据安全法》履行保密义务:

【商业与技术秘密保密及知识产权归属条款摘要】

第一条 保密信息与业务数据安全
包括但不限于客户披露的业务数据样本、系统接口文档、算法指标需求及双方交流的技术方案。乙方实施严格的纯内网物理隔离部署机制,零数据上传公网第三方 API。

第二条 交付范围与知识产权约定
交付成果范围(如定制源代码、微调模型权重、部署脚本及知识产权归属)均在项目技术开发合同中按具体商业模式与合作约定清晰明确,保障客户业务资产与合规商用权益。

第三条 法定保密期限与违约责任
保密期限自项目接洽之日起生效,长期有效。未经客户书面授权,严禁向任何第三方泄露或转让。
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