Bert 在进行推理时，不需要使用 padding 参数。下面给出一个使用 Bert 进行推理的示例代码：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 实例化 tokenizer 和模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 输入文本
text = "This is a sample input for inference using BERT."

# 对文本进行编码，并转换为 tensor 格式
inputs = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

# 前向传播计算，并获取输出
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# 获取最后一层的输出 embedding
last_hidden_state = outputs.last_hidden_state

# 打印输出结果
print(last_hidden_state)

可以看到，在进行推理时，并没有对 padding 进行设置，而是直接通过 padding=True 和 truncation=True 将输入文本进行编码。最后获得的输出结果 last_hidden_state 是一个张量，包含了输入文本的编码表示。