编写pyspark 调用bert模型文件

对于BERT模型，您可以使用Hugging Face的`transformers`库来加载和使用。下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from transformers import BertTokenizer, TFBertModel

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("BERT Model Inference") \
    .getOrCreate()

# 加载BERT模型和tokenizer
model_name = "bert-base-uncased"
model = TFBertModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 加载测试数据
test_data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/your/test_data.csv")

# 定义预处理函数
def preprocess_text(text):
    encoded_input = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, max_length=128, return_tensors="tf")
    return encoded_input

# 定义UDF以进行预处理
preprocess_udf = spark.udf.register("preprocess_text", preprocess_text)

# 对测试数据进行预处理
preprocessed_data = test_data.withColumn("input", preprocess_udf(test_data["text"]))

# 定义UDF以进行推断
infer_udf = spark.udf.register("infer", lambda x: model(x)["logits"].numpy().tolist())

# 进行推断
predictions = preprocessed_data.withColumn("prediction", infer_udf(preprocessed_data["input"]))

# 显示预测结果
predictions.show()

在上述代码中，您需要将`path/to/your/test_data.csv`替换为您的测试数据文件路径。您还可以根据需要调整模型名称和预处理选项，例如最大长度和填充方式。

请注意，此代码假设您已经安装了`transformers`库和其依赖项。如果还没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install transformers