BERT在缓存被禁用后仍然存储缓存的原因可能是因为之前已经缓存过，导致进入了缓存路径。要解决此问题，可以在调用BERT模型之前清理缓存。以下是使用Python中的transformers库示例代码：

from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 初始化BertTokenizer和BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased', cache_dir='./cache')

# 禁用缓存
model.config.use_cache = False

# 清理缓存
model.encoder.cleanup_memory()

# 调用BERT模型并进行其他操作

在实例化BERTModel后，可以将cache_dir指向所需缓存目录，然后禁用缓存（model.config.use_cache = False）。调用BERT模型前，使用model.encoder.cleanup_memory()函数清理缓存。这样可以确保在处理器上不会存储任何缓存，从而避免存储问题。