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我开发了一个应用程序来使用 ML Kit iOS 进行文本识别。我只需要用英语识别。是否可以减小包装的尺寸。目前它超过300 MB。
最佳答案
捆绑有许多不同的尺寸可供测量。例如。您上传到 Apple 的包包含所有 4 种 native 代码架构;但实际提供给最终用户设备的捆绑包只有 1 个架构。另一个例子是,如果您启用 BitCode,应用程序包在本地会显得更大,但最终下载到最终用户设备的大小会更小(比 wo/Bitcode)并且运行速度更快。
我建议从 App Store 测试实际提供的应用程序大小,例如通过测试飞行。
我快速尝试了一些数字,1 架构,wo/Bitcode,75MB 用于 ML Kit 支持的所有 Vision 功能(您只需要其中 1 个,即文本)。 4 种架构小于 200MB。
所以一些一般性的建议:
1. 按照官方文档仅配置您需要的 Pod(而不是所有 Firebase)。
https://firebase.google.com/docs/ml-kit/ios/recognize-text#before-you-begin
2.启用位码
3.测量实际下载的应用程序包大小
关于ios - 如何减小 ML Kit iOS 的包大小?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52176739/
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