要在Django中批量创建或更新数据，可以使用并发性的方法来提高效率。以下是一个示例解决方案：

1. 导入必要的模块和库：

import concurrent.futures
from django.db import transaction
from myapp.models import CeleryTask

2. 创建一个函数来处理数据的创建或更新逻辑：

def create_or_update_data(data):
    # 检查数据是否存在于数据库中
    try:
        with transaction.atomic():
            obj = CeleryTask.objects.select_for_update().get(id=data['id'])
            # 更新现有数据
            obj.name = data['name']
            obj.save()
    except CeleryTask.DoesNotExist:
        with transaction.atomic():
            # 创建新数据
            obj = CeleryTask.objects.create(id=data['id'], name=data['name'])

3. 获取要创建或更新的数据列表：

data_list = [{'id': 1, 'name': 'Celery Task 1'}, {'id': 2, 'name': 'Celery Task 2'}, ...]

4. 使用并发性来批量创建或更新数据：

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    executor.map(create_or_update_data, data_list)

在上面的代码中，我们使用了Django的事务管理器来确保数据的一致性。select_for_update()方法用于在更新现有数据时对它们进行锁定，以防止并发冲突。然后，我们使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()创建一个线程池来并发执行create_or_update_data()函数。

请注意，上述代码只是一个示例，你可能需要根据你的具体需求进行调整。此外，要使用并发性，你可能需要安装futures库。