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。
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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 种本机代码架构；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 TestFlight。
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。
所以一些一般性建议： 1. 按照官方文档只配置您需要的 Pod（而不是所有 Firebase）。 https://firebase.google.com/docs/ml-kit/ios/recognize-text#before-you-begin 2. 启用 Bitcode 3. 测量实际下载的应用程序包大小
于 2018-09-11T18:36:06.417 回答