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# Pipelines 操作
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您可以使用 Amazon Pipelin SageMaker es Python 软件开发工具包或 Amazon SageMaker Studio 中的 drag-and-drop可视化设计器来创作、查看、编辑、执行和监控您的机器学习工作流程。

以下屏幕截图显示了可用于创建和管理 Amazon Pipelines 的可视化设计 SageMaker 器。

![\[Studio 中流水线的可视 drag-and-drop界面屏幕截图。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/sagemaker/latest/dg/images/pipelines/pipelines-studio-overview.png)


部署管道后，您可以查看管道的有向无环图 (DAG)，并使用 Amazon SageMaker Studio 管理您的执行。 使用 SageMaker Studio，您可以获取有关当前和历史管道的信息、比较执行情况、查看执行的 DAG、获取元数据信息等。要了解如何从 Studio 查看管道，请参阅 [查看管道详情](pipelines-studio-list.md)。

**Topics**
+ [定义管道](define-pipeline.md)
+ [编辑管道](edit-pipeline-before-execution.md)
+ [运行管道](run-pipeline.md)
+ [停止管道](pipelines-studio-stop.md)
+ [查看管道详情](pipelines-studio-list.md)
+ [查看管道运行的详细信息](pipelines-studio-view-execution.md)
+ [下载管道定义文件](pipelines-studio-download.md)
+ [从管道访问实验数据](pipelines-studio-experiments.md)
+ [跟踪管道的发展历程](pipelines-lineage-tracking.md)