Apache spark 有没有从卡夫卡主题中使用Keras模型和Pypark结构实现推理的例子？

我试图通过改编Databrick的文章来实现这个想法。已经编写了一些测试件，但还没有工作

以下是我将数据写入控制台的测试代码：

@pandas_udf(returnType=str())
def online_predict(value):
    # model = bc_model
    for batch in value:
        print(batch)


stream = spark.readStream.format("kafka") \
    .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") \
    .option("subscribe", "network") \
    .load().select(online_predict(col('value')))

感谢您的帮助

编辑：我的目的是等待新消息到达卡夫卡主题，然后使用Keras模型推断它们，最后将结果发送回另一个卡夫卡主题并重复该过程