fix according to yilun's comments

.gitignore

@@ -13,4 +13,5 @@ dist
 # others
 .DS_Store
 .idea/
+wandb/
 __pycache__

tools/hpo/README.md

@@ -39,6 +39,11 @@ python execute_hpo.py --config <data-process-cfg-file-path> --hpo_config <hpo-cf
 python execute_hpo.py --config configs/process.yaml --hpo_config configs/quality_score_hpo.yaml
 ```
 
+For the configuration for data recipe, i.e., `<data-process-cfg-file-path>`,
+please see more details in our [guidance](https://github.
+com/alibaba/data-juicer#build-up-config-files). As for the configuration 
+for HPO, i.e., `<hpo-cfg-file-path>`, please refer to sweep [guidance](https://docs.wandb.ai/guides/sweeps/define-sweep-configuration).
+
 We provide an illustrative objective "quality_score" in `hpo/objects.py`,
 which uses quality scorer to measure the processed data, and links the average scores to hyper-parameters of data recipes.
 After running it, you will get the result similar to: ![img](https://img.alicdn.com/imgextra/i2/O1CN017fT4Al1bVldeuCmiI_!!6000000003471-2-tps-2506-1710.png)

tools/hpo/README_ZH.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 
 我们将自动化 HPO (hyper-parameters optimization) 工具 WandB [Sweep](https://docs.wandb.ai/guides/sweeps) 结合到
 Data-Juicer 中，以简化改良数据处理超参数的过程。
-使用此工具，用户可以研究探索 *数据配方的特定超参数* 和 *指定目标度量（如数据质量分、模型loss等）* 之间的 相关性和重要性得分
+使用此工具，用户可以研究探索 *数据配方的特定超参数* 和 *指定目标度量（如数据质量分、模型loss等）* 之间的 相关性和重要性得分。
 
 **注意**：这是一个实验性功能。 用于数据配方的 Auto-HPO 仍然有
 一个极大的探索空间，暂无标准做法。 欢迎大家提出更多的建议、讨论、
@@ -38,6 +38,12 @@ python execute_hpo.py --config <data-process-cfg-file-path> --hpo_config <hpo-cf
 python execute_hpo.py --config configs/process.yaml --hpo_config configs/quality_score_hpo.yaml
 ```
 
+对于数据菜谱的配置，即`<data-process-cfg-file-path>`，
+请参阅我们的 [指南](https://github.com/alibaba/data-juicer/blob/main/README_ZH.md#%E6%9E%84%E5%BB%BA%E9%85%8D%E7%BD%AE%E6%96%87%E4%BB%B6) 
+获取更多详细信息。
+对于HPO的配置，即`<hpo-cfg-file-path>`，请参阅Sweep提供的 [指南](https://docs.wandb.ai/guides/sweeps/define-sweep-configuration) 。
+
+
 我们在`hpo/objects.py`中提供了一个示意性的搜索目标 `quality_score`，
 它使用质量评分器来度量处理后的数据，并将平均质量分数链接到数据配方的超参数。
 运行后，你会得到类似如下的结果：![img](https://img.alicdn.com/imgextra/i2/O1CN017fT4Al1bVldeuCmiI_!!6000000003471-2-tps-2506-1710.png)

tools/hpo/configs/quality_score_hpo.yaml

@@ -1,6 +1,6 @@
 
 sweep_name: hpo_for_data-juicer
-# sweep_count: 10
+sweep_max_count: 1000  # the maximal number of trials; `None` for unlimited
 
 # hpo configuration from original sweep, see more options and details in
 # https://docs.wandb.ai/guides/sweeps/define-sweep-configuration

tools/hpo/execute_hpo.py

@@ -42,5 +42,5 @@ def search():
 
 wandb.agent(sweep_id,
             function=search,
-            count=sweep_configuration['sweep_count']
-            if 'sweep_count' in sweep_configuration else None)
+            count=sweep_configuration['sweep_max_count']
+            if 'sweep_max_count' in sweep_configuration else None)