Zanim wdrożysz w wersji produkcyjnej aplikację, która korzysta z modelu na urządzeniu w ML Kit, warto zastosować się do wskazówek na tej stronie, aby zmniejszyć rozmiar pobierania aplikacji.
Kompilowanie aplikacji jako pakietu Android App Bundle
Kompiluj i wdrażaj aplikację jako pakiet aplikacji na Androida, aby Google Play mógł automatycznie generować pliki APK dla określonych gęstości ekranu, architektur procesora i języków. Użytkownicy będą musieli pobrać tylko pliki APK, które pasują do konfiguracji ich urządzenia. Co najważniejsze, będą pobierać tylko biblioteki kodu natywnego, które pasują do architektury ich urządzenia.
Zaawansowane: przenoszenie opcjonalnych funkcji ML do modułów funkcji dynamicznych
Jeśli używasz ML Kit w funkcji aplikacji, która nie jest jego głównym celem, rozważ przeprowadzenie refaktoryzacji aplikacji w celu przeniesienia tej funkcji i jej zależności do modułu funkcji dynamicznych.
Aby funkcje ML Kit działały w module funkcji na żądanie, w pliku build.gradle pliku APK podstawowego dodaj zależność biblioteki obsługującej funkcje dynamiczne w ML Kit w Google Play.
dependencies { // ... implementation 'com.google.mlkit:playstore-dynamic-feature-support:16.0.0-beta2' }
Dzięki temu użytkownicy nie będą niepotrzebnie pobierać modeli AI, które mogą być duże.
Zaawansowane: wykluczanie nieużywanych plików binarnych ML Kit
ML Kit obsługuje architektury 32- i 64-bitowe. Jeśli Twoja aplikacja obsługuje tylko tryb 32-bitowy (na przykład dlatego, że używasz biblioteki, która udostępnia tylko 32-bitowe pliki binarne), możesz wykluczyć z kompilacji nieużywane biblioteki ML Kit:
android { defaultConfig { ndk { // Don't package arm64-v8a or x86_64 abiFilters 'armeabi-v7a', 'x86' } } }