AWS Lambda运行时间和资源有限，而PyTorch ML推断中使用Python多进程会导致死锁问题。为了解决这个问题，我们可以使用一个线程池来代替Python多进程。

下面是代码示例：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import torch

# 初始化线程池
pool = ThreadPoolExecutor(1)

# 定义推断函数
def predict(input):
    # 导入模型
    model = torch.load('model.pt')

    # 执行推断
    output = model(input)

    return output

# 定义Lambda函数
def lambda_handler(event, context):
    # 获得输入参数
    input = event['input']

    # 在线程池中运行推断函数
    future = pool.submit(predict, input)
    output = future.result()

    return {
        'output': output.tolist()
    }

在这个代码示例中，我们使用了一个线程池来运行推断函数，而不是使用Python的默认多进程。使用线程池需要注意的是，由于AWS Lambda的特殊限制，在线程池中只能使用一个线程。

使用线程池可以解决AWS Lambda使用PyTorch ML推断中使用Python多进程导致的死锁问题，而且相对于多进程具有更低的资源占用。