Многопроцессорные параллельные циклы с поддержкой не могут быть вложены в потоки, устанавливая n_jobs = 1

Я разработал скрипт Python, который в основном читает файл excel и обучает модель с использованием sklearns GridSearchCV, используя инструкцию n_jobs:

def create_table():
    my_model = GridSearchCV(GradientBoostingRegressor(), tuned_parameters, cv=5, scoring='neg_mean_absolute_error', n_jobs=7)
    my_model.fit(x_data, y_data)
    return(my_model.predict(new_x_data))

Это отлично работает при его выполнении. Но теперь я пытаюсь выполнить его одним нажатием кнопки в приложении Dash

Multiprocessing backed parallel loops cannot be nested below threads, setting n_jobs=1

Приложение My Dash выглядит так:

def generate_html_table(dataframe, max_rows=50):
    return html.Table(
    # Header
    [html.Tr([html.Th(col) for col in dataframe.columns])] +

    # Body
    [html.Tr( [html.Td(dataframe.index[i])] + [html.Td(dataframe.iloc[i][col]) for col in dataframe.columns]) for i in range(min(len(dataframe), max_rows))]
    )

app = dash.Dash()
app.layout = html.Div([
    html.H1(children='Region Forecast',
        style={'textAlign': 'center'} ),
    html.Button(id='submit-button', n_clicks=0, children='Submit',
            style={ 'margin': 'auto',
                    'display': 'block' }),
    html.Table(id='output-table', children = generate_html_table(pd.DataFrame()))
    ])

@app.callback(Output('output-table', 'children'),
        [Input('submit-button', 'n_clicks')])

def reactive_compute(n_clicks):
    print('inside reactive compute')
    my_table = create_my_table()
    return(generate_html_table(my_table))

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

Я видел этот вопрос, но мне это не помогает, потому что я сам не обрабатываю многопроцессорность (это функция scikitlearn): многопроцессорные параллельные циклы не могут быть вложены ниже потоков

Приложение должно работать только на локальном компьютере, я не планирую размещать его на веб-сервере.

Могу ли я установить параллельную модель из приложения Dash, и если это возможно, как мне лучше всего подойти к этому?