TypeError: transformers.models.bert.tokenization_bert_fast.BertTokenizerFast is not a Module subclass

这个错误通常是由于使用了错误的tokenizer类导致的。在使用HuggingFaceEmbeddings时，你需要使用与模型相对应的tokenizer。如果使用了不兼容的tokenizer，就会出现这个错误。

在BERT模型的情况下，可以使用`BertTokenizer`或`BertTokenizerFast`。但是值得注意的是，这两个类的输入格式不同：

- `BertTokenizer`的输入是单个句子或句子对，可以使用`encode`方法将句子转换为输入向量。
- `BertTokenizerFast`的输入是一批句子，需要使用`__call__`方法将句子转换为输入向量。

所以，如果你使用`BertTokenizerFast`类，你需要将句子封装成列表或元组，并将其传递给tokenizer。例如：

from transformers import BertTokenizerFast, BertModel
from sentence_transformers import SentenceTransformer

tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-cased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-cased')

sentences = ['This is an example sentence', 'Each sentence is converted']
input_ids = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
outputs = model(**input_ids)

sentence_transformer_model = SentenceTransformer(modules=[model, tokenizer])
embeddings = sentence_transformer_model.encode(sentences)

在这个例子中，我们使用了`BertTokenizerFast`类，并将句子列表传递给tokenizer进行编码。然后使用编码后的输入向量来计算BERT模型的输出。最后，我们使用SentenceTransformer将句子转换为嵌入向量。