在使用Bert进行文本编码的过程中，通常需要根据不同的任务和数据集设置不同的输入序列最大长度。但是，在实际使用中常常会遇到Bert序列最大长度配置无法正常工作的情况，可能导致模型无法正常训练和预测。这时可以采取以下

1. 检查BERT模型的tokenizer是否正确初始化，并且max_length参数是否正确配置。

例如，对于Hugging Face的transformers库，可以初始化tokenizer并设置最大序列长度如下：

from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased', do_lower_case=True)
tokenizer.encode_plus(text, max_length=128, padding='max_length', truncation=True, return_attention_mask=True)

2. 确认文本数据处理是否正确，正确的处理方式应该是根据最大长度对数据进行截断和填充，同时生成attention mask。

例如，可以使用PyTorch的Dataset和DataLoader类来处理文本数据如下：

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class TextDataset(Dataset):
    def __init__(self, texts, labels, max_seq_length=128, tokenizer=tokenizer):
        self.texts = texts
        self.labels = labels
        self.max_seq_length = max_seq_length
        self.tokenizer = tokenizer

    def __getitem__(self, index):
        text = self.texts[index]
        label = self.labels[index]
        encoding = self.tokenizer.encode_plus(
                    text, max_length=self.max_seq_length, padding='max_length',
                    truncation=True, return_attention_mask=True)
        input_ids, attention_mask = encoding['input_ids'], encoding['attention_mask']
        return input_ids, attention_mask, label

    def __len__(self):
        return len(self.texts)

train_dataset = TextDataset(train_texts, train_labels, max_seq_length=128)
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32)

通过以上两种方法对Bert序列最大长度进行正确的配置和数据处理，可以有效避免Bert序列最大长度配置无法正常工作的问题。