Kedro 파라미터

Kedro 파라미터

파라미터(parameter)는 Kedro 파이프라인 실행에 쓰이는 설정값을 한곳에서 관리하는 개념이에요. 학습률·배치 크기·파일 경로 같은 실행 설정을 코드에 하드코딩하지 않고 파라미터로 분리해 두면, 실행할 때 원하는 값으로 바꿔치기할 수 있고 재현성도 높아져요.

출처: Kedro Parameters

파라미터 정의

파라미터는 YAML 파일(예: conf/base/parameters.yml)에 정의해요.

model_options:
  learning_rate: 0.01
  epochs: 50

노드 함수의 인자(예: model_options)에 파라미터 이름을 맞춰 두면, Kedro가 실행 시점에 그 값을 주입해줘요.

노드와 파라미터 연결

파라미터를 노드에 주입하려면 노드의 inputs에 파라미터 이름을 params: 접두사와 함께 지정해요.

node(
    func=train_model,
    inputs=["clean_data", "params:model_options"],
    outputs="model",
)

params:model_options가 파라미터 model_options를 가리켜서, 실행 시점에 YAML의 값이 함수 인자로 전달돼요.

파라미터 관리의 이점

  • 코드와 설정 분리 — 값을 바꿀 때 코드를 고칠 필요 없음
  • 환경별 구성 — 개발/프로덕션 설정 폴더에 다른 값을 둬서 환경 전환
  • 파라미터 검증 — Kedro의 파라미터 검증(parameter validation) 기능으로 잘못된 값 차단

이 덕분에 파이프라인을 재현하고 다른 설정으로 실험하기 쉬워져요.

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