Остановка многопроцессорной обработки в Python

Я наблюдаю странное поведение многопроцессорного модуля. Кто-нибудь может объяснить, что здесь происходит?

Следующие MWE зависает (работает вечно и без ошибок):

#!/usr/bin/env python3

import multiprocessing

import numpy as np
from skimage import io
from sklearn.cluster import KMeans

def create_model():
    sampled_pixels = np.random.randint(0, 255, (800,3))
    kmeans_model = KMeans(n_clusters=8, random_state=0).fit(sampled_pixels)

def process_image(test, test2):
    image  = np.random.randint(0, 255, (800,3))
    kmeans_model = KMeans(n_clusters=8, random_state=0).fit(image)
    image = kmeans_model.predict(image)

def main():

    create_model()

    with multiprocessing.Pool(1) as pool:

        pool.apply_async(process_image, args=('test', 'test'))

        pool.close()
        pool.join()

if __name__ == "__main__":
    main()

Однако, если я либо удалю строку create_model() ИЛИ изменю

def process_image(test, test2)
# as well as
pool.apply_async(process_image, args=('test', 'test'))

к

def process_image(test)`
# and
pool.apply_async(process_image, args=('test'))

код выполняется успешно, как и должно быть, поскольку аргументы, а также вызов функции create_model() полностью избыточны.

Приложение

> pip list
Package       Version
------------- ---------
imageio       2.34.0
joblib        1.4.0
lazy_loader   0.4
networkx      3.3
numpy         1.26.4
packaging     24.0
pillow        10.3.0
pip           23.2.1
scikit-image  0.23.1
scikit-learn  1.4.2
scipy         1.13.0
threadpoolctl 3.4.0
tifffile      2024.2.12

> python --version
Python 3.12.2