使用多进程来加速BERT模型的训练和推理是一个常见的解决方法。下面是一个使用多进程的示例代码，用于并行训练和推理BERT模型。

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.multiprocessing import Pool

# 定义模型和数据集
model = BertModel()
dataset = BertDataset()

# 数据划分
train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [80000, 20000])

# 定义数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

def train(model, data):
    # 在每个进程中创建新的模型和优化器，并进行训练
    model = BertModel()
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
    
    # 训练代码
    for epoch in range(10):
        for batch in data:
            inputs, labels = batch
            # 前向传播
            outputs = model(inputs)
            # 计算损失
            loss = compute_loss(outputs, labels)
            # 反向传播和优化
            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()

def test(model, data):
    # 在每个进程中创建新的模型，并进行推理
    model = BertModel()
    
    # 推理代码
    for batch in data:
        inputs, labels = batch
        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        # 计算准确率
        accuracy = compute_accuracy(outputs, labels)
        # 输出准确率
        print(accuracy)

# 使用多进程来并行训练和推理
if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池
    pool = Pool(processes=2)
    
    # 启动训练和推理进程
    train_process = pool.apply_async(train, (model, train_loader))
    test_process = pool.apply_async(test, (model, test_loader))
    
    # 等待进程完成
    train_process.get()
    test_process.get()

在上面的代码中，我们使用torch.multiprocessing.Pool来创建一个进程池，其中processes=2指定了使用两个进程来并行训练和推理BERT模型。然后，我们使用pool.apply_async来启动训练和推理进程，并使用get方法等待进程完成。

需要注意的是，由于每个进程都会创建新的模型和优化器，因此在训练和推理函数中需要重新创建模型。这样可以确保每个进程拥有独立的模型参数和优化器状态，避免多个进程互相干扰。

此外，还需要根据自己的需求修改数据集的划分、数据加载器的配置，以及训练和推理的具体代码。