[v1] update docs (#10684)

docs/zh/developer-guide/architecture_overview.md

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+# 整体架构
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+v1 将命令入口、运行流程和可替换实现分开组织。Core 负责连接配置、数据、模型和训练状态，Plugin 为 Core 提供数据加载、模型处理、批处理和分布式训练等具体实现。
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+这样划分后，更换数据格式不需要改训练循环，更换分布式后端也不需要重新实现 SFT 损失。任务入口负责把组件组装成一次运行，Core 决定何时执行操作，Plugin 提供被选择的具体操作。
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+下文源码路径均相对于 `src/llamafactory/v1/`。
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+## 模块分层
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+| 模块 | 目录 | 职责 |
+|------|------|------|
+| 命令入口 | `launcher.py` | 路由 `sft`、`dpo`、`rm`、`chat` 和 `merge`，并在多设备训练时通过 `torchrun` 重启 |
+| 参数配置 | `config/` | 解析数据、模型、训练和推理参数 |
+| 任务入口 | `trainers/`、`samplers/` | 组装 SFT、DPO、RM 或推理流程 |
+| Core | `core/` | 管理数据索引、模型加载、样本渲染、批处理、训练循环和推理引擎 |
+| Plugin | `plugins/` | 提供数据、模型和训练器相关的可替换实现 |
+| 设备抽象 | `accelerator/` | 管理设备、进程组和 DeviceMesh |
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+## 调用关系
+
+```text
+llamafactory-cli <command> config.yaml
+  → launcher
+  → get_args
+  → 任务入口（run_sft / run_dpo / run_rm / run_chat 等）
+      ├── DataEngine
+      │   ├── DataLoaderPlugin
+      │   └── DataConverterPlugin
+      ├── ModelEngine
+      │   ├── InitPlugin
+      │   ├── QuantizationPlugin
+      │   ├── PeftPlugin
+      │   └── KernelPlugin
+      ├── BaseTrainer
+      │   ├── BatchGenerator → BatchingPlugin
+      │   ├── DistributedPlugin
+      │   └── OptimizerPlugin
+      └── BaseSampler
+```
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+上图表示组件依赖，实际初始化次序由对应任务入口决定。以 `trainers/sft_trainer.py` 中的 `run_sft` 为例：先解析参数并初始化 `DistributedInterface`，再构造 DataEngine 和 ModelEngine，将数据集、模型与 Renderer 传给 SFTTrainer，最后调用 `fit()`、`save_model()` 并销毁分布式环境。SFTTrainer 继承 BaseTrainer 的运行循环，并提供 SFT 的损失计算。
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+## 数据如何到达训练循环
+
+```text
+DataEngine[index]                  → 标准 Sample（仍是消息结构）
+Renderer.process_samples(samples)  → ModelInput 列表（已分词，尚未组 batch）
+BatchGenerator                    → 一个更新步所需的 micro-batch 列表
+Trainer.compute_loss(batch)       → 标量 loss
+BaseTrainer.fit()                 → 反向传播、参数更新与生命周期事件
+```
+
+ModelEngine 同时提供模型和与模型匹配的 Renderer，BatchGenerator 持有这个 Renderer。这样，数据源的读取与字段转换可以独立于模型的 tokenizer、chat template 和多模态 processor。
+
+## 状态与实现分别由谁管理
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+DataEngine 保存数据集和索引，ModelEngine 保存加载结果，BatchGenerator 保存读取进度与缓冲区，BaseTrainer 保存模型、优化器和训练进度。它们都是一次运行中的对象。
+
+插件注册表保存函数或类对象。调用方每次把模型、配置或缓冲区传给插件，并接收处理结果；插件路由对象本身只记录实现名称。例如，分布式插件可以返回有状态的后端 engine，由 BaseTrainer 持有，但注册表本身不保存某次训练的 engine。
+
+判断改动位置时，先区分是在改变任务目标、组件流程，还是替换某个操作：新损失属于 Trainer，统一的数据索引逻辑属于 DataEngine，新的原始字段转换属于 DataConverterPlugin。具体扩展边界分别在下方页面说明。
+
+Core 各组件见[Core（核心模块）](core/index.md)，插件的注册方式见[插件注册机制](baseplugin_mechanism.md)，内置实现见[插件实现](plugins/index.md)。