机器学习工作流，从数据预处理到模型训练，常会涉及大量计算或I/O操作，这些操作适合通过并发方式执行。尽管Python的全局解释器锁（GIL）对某些并行类型带来挑战，但多种技术仍能大幅提升性能。

本章着重讲解如何在Python中为机器学习任务实现并发与并行方案。我们会考察线程和多进程的区别及其使用场景，使用concurrent.futures模块来简化管理，了解asyncio在I/O密集型任务中的应用，并讨论进程间通信、同步以及并发代码的调试方法等重要知识点。学完本章后，您将能够选择并应用适合的并发模型，以加速您的基于Python的机器学习应用。