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# Pipelines のアクション
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Amazon SageMaker Pipelines Python SDK または Amazon SageMaker Studio のドラッグアンドドロップビジュアルデザイナーを使用して、ML ワークフローを作成、表示、編集、実行、モニタリングできます。

Amazon SageMaker Pipelines の作成と管理に使用できるビジュアルデザイナーは、次のスクリーンショットのとおりです。

![\[Studio の Pipelines のビジュアルドラッグアンドドロップインターフェイスのスクリーンショット\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/pipelines/pipelines-studio-overview.png)


パイプラインがデプロイされると、Amazon SageMaker Studio を使用してパイプラインの Directed Acyclic Graph (DAG) を表示したり、実行を管理したりできます。SageMaker Studio を使用すると、現在および過去のパイプラインに関する情報の取得、実行の比較、実行の DAG の参照、メタデータ情報の取得などを行うことができます。Studio からパイプラインを表示する方法の詳細については、「[パイプラインの詳細を表示する](pipelines-studio-list.md)」を参照してください。

**Topics**
+ [パイプラインを定義する](define-pipeline.md)
+ [パイプラインを編集する](edit-pipeline-before-execution.md)
+ [パイプラインを実行する](run-pipeline.md)
+ [パイプラインを停止する](pipelines-studio-stop.md)
+ [パイプラインの詳細を表示する](pipelines-studio-list.md)
+ [パイプライン実行の詳細を表示する](pipelines-studio-view-execution.md)
+ [パイプライン定義ファイルをダウンロードする](pipelines-studio-download.md)
+ [パイプラインから実験データにアクセスする](pipelines-studio-experiments.md)
+ [パイプラインのリネージを追跡する](pipelines-lineage-tracking.md)