GGML（GPT-Generated Model Language）是一種由Georgi Gerganov創建的開源項目，專門用於定義和構建機器學習模型。它提供了一種簡潔、直觀的方式來定義複雜的模型，使用類似自然語言的語法編寫模型，旨在提高代碼的可讀性和可維護性。
GGML的核心技術在於其語法設計，這種語法借鑑了XML和函式式編程的理念，使得模型的結構清晰明了。每個模型都是由節點(Nodes)和邊(Edges)組成，其中節點代表不同的操作（如層、激活函式等），而邊則表示數據流的方向。這樣的設計允許開發者以更抽象的方式思考模型的結構，而非陷入具體的實現細節。
此外，GGML支持動態圖和靜態圖兩種模式，滿足不同場景的需求。它可以輕鬆地與現有的深度學習庫（如TensorFlow和PyTorch）集成，將GGML定義的模型轉化為這些庫可以直接運行的代碼。
GGML的套用場景包括快速原型設計、團隊協作、教學和學習、自動化和腳本化等。其特點包括簡單易學、靈活性、跨平台兼容、提高可讀性和版本控制友好等。
GGML的繼任者是GGUF（GPT-Generated Unified Format），於2023年8月21日發布。GGUF旨在克服GGML的缺點，提升用戶體驗，具有更大的靈活性、可擴展性和兼容性。