要解决BERT服务器无法启动的问题，首先需要检查以下几个方面：

1. 确保BERT服务器的依赖项已经安装：BERT服务器依赖于Python和TensorFlow等库。请确保这些库已经正确安装，并且版本与BERT服务器要求的版本相匹配。

2. 检查代码中的错误：在启动BERT服务器的代码中，可能存在语法错误或逻辑错误。您可以通过检查日志或调试器来查找并解决这些错误。

3. 确保文件路径正确：BERT服务器通常需要加载预训练的模型和词汇表文件。请确保指定的文件路径是正确的，并且文件存在。

4. 检查端口是否被占用：如果BERT服务器尝试在已经被其他程序占用的端口上启动，它将无法启动。您可以尝试将服务器的端口更改为未被使用的端口，或者停止其他程序以释放该端口。

以下是一个简单的代码示例，用于启动BERT服务器并加载预训练模型：

from bert_serving.server import BertServer
from bert_serving.server.helper import get_args_parser
from bert_serving.server.helper import get_shutdown_parser

args = get_args_parser().parse_args(['-model_dir', '/path/to/pretrained_model', '-port', '5555', '-port_out', '5556', '-max_seq_len', 'None', '-mask_cls_sep', '-pooling_strategy', 'REDUCE_MEAN'])
server = BertServer(args)
server.start()

这段代码假设您已经正确安装了bert-serving-server库，并且预训练模型位于/path/to/pretrained_model文件夹中。您可以根据实际情况修改这些参数。

如果问题仍然存在，建议查看BERT服务器的文档或在相关论坛或社区中寻求帮助。