要实现Airflow分布式模型服务，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装和配置Airflow：首先，您需要安装Airflow并进行配置。您可以按照Airflow官方文档的指引进行安装和配置，包括设置数据库和调度器等。

2. 创建DAG（Directed Acyclic Graph）：使用Airflow的DAG定义文件，您可以创建任务流程。在DAG中定义任务的依赖关系和执行规则。

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

def task1():
    # 任务逻辑

def task2():
    # 任务逻辑

def task3():
    # 任务逻辑

dag = DAG(
    'distributed_model_service',
    description='Distributed Model Service DAG',
    schedule_interval='0 0 * * *',  # 每天执行一次
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
)

task_1 = PythonOperator(
    task_id='task_1',
    python_callable=task1,
    dag=dag
)

task_2 = PythonOperator(
    task_id='task_2',
    python_callable=task2,
    dag=dag
)

task_3 = PythonOperator(
    task_id='task_3',
    python_callable=task3,
    dag=dag
)

task_1 >> task_2 >> task_3  # 设置任务依赖关系

3. 启动Airflow调度器和工作节点：启动Airflow调度器和工作节点以执行DAG中定义的任务。

4. 监控和管理：使用Airflow的Web UI或命令行界面，您可以监控和管理任务的执行情况，包括查看任务日志、重新运行任务等。

请注意，上述代码示例仅为演示目的，并未完整实现Airflow分布式模型服务。您还需要根据实际需求定义任务逻辑、配置任务运行环境等。