[v1] update docs (#10684)

docs/zh/feature-guide/inference.md

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+# 推理
+
+v1 已实现基于 Hugging Face 后端的 `chat` 入口，可以在命令行中进行流式对话。模型对话格式来自 tokenizer 自带的 Hugging Face chat template；没有模板时回退到内置 ChatML。
+
+当前 `chat` 入口支持 `sample_backend: hf` 的交互式单条推理。批量推理和 `vllm` 采样后端尚未接入该入口；交互式配置中不设置 `train_dataset`。
+
+## 启动 CLI 对话
+
+`model` 指定模型 Hub ID 或包含完整权重的 HF 模型目录。LoRA adapter 的加载方式见下文。
+
+以下对话配置保存为 `chat.yaml`，使用与 [SFT 示例](sft.md)相同的基座：
+
+```yaml
+model: Qwen/Qwen3-0.6B
+sample_backend: hf
+max_new_tokens: 512
+```
+
+```bash
+llamafactory-cli chat chat.yaml
+```
+
+## 覆盖模型 Chat Template
+
+`custom_chat_template` 接收一段 Jinja2 模板字符串，并覆盖 tokenizer 自带模板：
+
+```yaml
+model: path/to/model
+custom_chat_template: >-
+  {% for message in messages %}
+  {{ message['role'] + ': ' + message['content'] }}
+  {% endfor %}
+```
+
+v1 使用模板字符串，不接受 `template: <name>` 字段。
+
+## 使用 LoRA Adapter
+
+LoRA 推理通过 `model` 指定训练时的基座，通过 `peft_config.adapter_name_or_path` 指定 adapter。以下片段加入 `chat.yaml`，加载 [SFT 的 LoRA 示例](sft.md#lora)产生的 `outputs/qwen3_lora`；对应基座为 `Qwen/Qwen3-0.6B`：
+
+```yaml
+peft_config:
+  name: lora
+  adapter_name_or_path: outputs/qwen3_lora
+```
+
+推理模式会依次合并 `adapter_name_or_path` 中的 adapter。[模型导出](model_export.md)说明合并结果的持久化保存。
+
+## 使用训练或合并后的模型
+
+完成 [SFT 全参示例](sft.md#全参训练)后，将 `chat.yaml` 中的 `model` 改为 `outputs/qwen3_full`；完成[模型导出示例](model_export.md#导出配置)后，改为 `outputs/qwen3_merged`。这两种目录都包含完整模型权重，加载时移除此前的 `peft_config`，保留采样参数并运行 `llamafactory-cli chat chat.yaml`。
+
+完整字段见[推理参数](../configuration/inference.md)。