要并行化一个函数（LSTM模型），可以使用并行计算库（如TensorFlow、PyTorch）提供的功能来实现。以下是一个使用TensorFlow的代码示例来并行化一个LSTM模型的函数：

import tensorflow as tf

# 定义LSTM模型
def lstm_model(input_data):
    lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=hidden_size)
    outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, input_data, dtype=tf.float32)
    return outputs

# 定义需要并行化的函数
def parallelize_lstm_model(inputs):
    # 创建一个计算图
    graph = tf.Graph()

    # 在计算图上定义输入
    with graph.as_default():
        input_data = tf.placeholder(tf.float32, shape=inputs.shape)

        # 使用tf.map_fn函数并行化模型的计算
        outputs = tf.map_fn(lstm_model, input_data)

    # 创建一个会话，并运行计算图
    with tf.Session(graph=graph) as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())

        # 运行并行计算
        output_values = sess.run(outputs, feed_dict={input_data: inputs})

    return output_values

在上述代码中，lstm_model函数定义了一个简单的LSTM模型。parallelize_lstm_model函数使用tf.map_fn在输入数据的每个元素上并行地应用lstm_model函数。通过创建一个新的计算图和会话，我们可以并行计算模型的输出。

注意，这只是一个示例，并行化LSTM模型的方法可能因使用的库和具体需求而有所不同。但是，以上代码可以作为一个参考来帮助你开始并行化LSTM模型的工作。