通过spark调用 从Hugging Face的transformers库中加载bert-base-chinese模型

可以通过以下步骤来实现：

1. 安装必要的依赖项：`pip install transformers pyspark`

2. 在Spark中创建一个`SparkSession`：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("BertExample") \
    .getOrCreate()

3. 加载BERT模型：

from transformers import BertTokenizer, TFBertModel

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

4. 定义一个UDF（用户定义的函数）来对数据进行处理：

import tensorflow as tf

@tf.function
def bert_encode(texts, tokenizer, max_len=512):
    input_ids = []
    attention_masks = []

    for text in texts:
        encoded = tokenizer.encode_plus(
            text, 
            add_special_tokens=True, 
            max_length=max_len, 
            pad_to_max_length=True, 
            return_attention_mask=True
        )

        input_ids.append(encoded['input_ids'])
        attention_masks.append(encoded['attention_mask'])

    return tf.convert_to_tensor(input_ids), tf.convert_to_tensor(attention_masks)

def encode_text(df, input_col, output_col):
    texts = df.select(input_col).rdd.flatMap(lambda x: x).collect()
    input_ids, attention_masks = bert_encode(texts, tokenizer)

    df = df.withColumn(output_col + '_input_ids', F.lit(input_ids))
    df = df.withColumn(output_col + '_attention_masks', F.lit(attention_masks))

    return df

5. 在Spark中读取数据，然后将其传递给`encode_text`函数进行处理：

from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

df = spark.read.csv('path/to/data.csv', header=True, inferSchema=True)

df = df.select(col('input_text'))

df = encode_text(df, 'input_text', 'bert')

vectorAssembler = VectorAssembler(inputCols=['bert_input_ids', 'bert_attention_masks'], outputCol='bert_features')
df = vectorAssembler.transform(df)

df.show()

这将创建一个包含BERT功能的新数据框。你可以使用该数据框来训练模型或进行其他操作。