לפני פריסת האפליקציה בסביבת הייצור של אפליקציה שמשתמשת במודל ML Kit במכשיר, מומלץ לפעול לפי העצות שבדף הזה כדי להקטין את גודל ההורדה של אפליקציה.
בניית האפליקציה כקובץ Android App Bundle
ליצור ולפרוס את האפליקציה כקובץ Android App Bundle כדי ש-Google ב-Play אפשר ליצור חבילות APK באופן אוטומטי לדחיסות מסך ספציפית או למעבד (CPU) של הארכיטקטורות והשפות. המשתמשים יצטרכו להוריד רק את חבילות ה-APK תואמת לתצורת המכשיר שלהם, והכי חשוב, המשתמשים מורידים רק של ספריות קוד נייטיב שתואמות לארכיטקטורת המכשיר שלהן.
מתקדם: העברת תכונות אופציונליות של למידת מכונה למודולים של תכונות דינמיות
אם אתם משתמשים ב-ML Kit בתכונה של האפליקציה שאינה המטרה העיקרית שלה, כדאי לארגן מחדש את האפליקציה כדי להעביר את התכונה ואת ערכת ה-ML שלה התלות במודול של פיצ'ר דינמי.
כדי שהתכונות של ML Kit יפעלו במודול תכונה על פי דרישה, בקובץ build.gradle של ה-APK הבסיסי,
כוללים את התלות של ספריות תמיכה בספריות תמיכה בפיצ'רים דינמיים של ML Kit.
dependencies {
// ...
implementation 'com.google.mlkit:playstore-dynamic-feature-support:16.0.0-beta2'
}
כך אתם מונעים ממשתמשים להוריד שלא לצורך את המודלים של למידת המכונה באפליקציה שלכם, גדול.
מתקדם: החרגת קבצים בינאריים של ML Kit שלא משתמשים בהם
ערכת ML Kit כוללת תמיכה בארכיטקטורות של 32 ביט ו-64 ביט. אם המיקום האפליקציה תומכת רק במצב 32 ביט. למשל, כי אתם משתמשים בספרייה שמספקים רק קבצים בינאריים של 32 ביט — אפשר להחריג את ערכת ה-ML שלא נמצאת בשימוש. ספריות מה-build שלך:
android {
defaultConfig {
ndk {
// Don't package arm64-v8a or x86_64
abiFilters 'armeabi-v7a', 'x86'
}
}
}