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Play for On-device AI 搶先體驗計畫 (EAP)
透過集合功能整理內容你可以依據偏好儲存及分類內容。

簡介

Play for On-device AI 可將 Android App Bundle 和 Google Play 發布功能的優點，運用於自訂機器學習模型的發布作業，讓您不必額外付費，就能減少生態系統的複雜度，提升模型效能。您可以透過這項工具，將包含程式碼、素材資源和機器學習模型的單一構件發布至 Play，並從多種發布模式和指定目標選項中進行選擇。

優點

將單一發布構件上傳至 Google Play，並將代管、提交、更新和指定目標的作業委派給 Play，無須額外付費。
在安裝時、快速追蹤或隨選提供機器學習模型。
- 安裝時間提交作業可確保在開啟應用程式時顯示非常大的模型。模型會以 APK 的形式安裝。
- 應用程式安裝完成後，系統會在背景自動以快速追蹤的方式提供資產。使用者可能會在模型完全下載完成前開啟應用程式。系統會將模型下載至應用程式的內部儲存空間。
- 您可以透過即時提交功能在執行階段要求模型，這在只需要特定使用者流程的模型時特別實用。模型會下載至應用程式的內部儲存空間。
根據裝置型號、系統屬性或 RAM，為特定裝置提供機器學習模型的變化版本。
透過 Play 的自動修補功能，讓應用程式更新檔案保持小巧且經過最佳化，這表示只需要下載檔案的差異。

注意事項

使用 Play for On-device AI 即表示您同意《Google Play 開發人員發行協議》和《Play Core 軟體開發套件服務條款》中的條款。
參與搶先體驗計畫的開發人員應評估 Play for On-device AI，並向 Google Play 提供意見回饋。
Play 下載的裝置端 AI 模型只能由下載模型的應用程式使用。模型不應提供給其他應用程式，例如透過服務連線。
個別 AI 套件的壓縮下載大小上限為 1.5 GB。從應用程式套件產生的任何應用程式版本，其累計應用程式大小上限為 4 GB。
如果應用程式大小超過 1 GB，則必須將 SDK 級別下限設為 21 以上。
搶先體驗計畫期間，Play for On-device AI 可能會有變動。

如何使用 Play for On-device AI

Play for On-device AI 會使用 AI 套件。您可以將自訂模型封裝成套件，以便在應用程式套件中的 AI 套件中發布。您可以選擇 AI 套件應在安裝時提供、以快速追蹤的方式提供，還是隨選提供。

將 AI 套件與應用程式套件封裝後，您就能使用 Play 的所有現有測試和發布工具 (例如測試群組和分階段推出)，透過自訂模型管理應用程式的發布。

AI 套件會與應用程式二進位檔一併更新。如果新版應用程式不會變更 AI 套件，Play 的自動修補程序會確保使用者不必重新下載。更新應用程式時，Play 只會下載變更的內容。

AI 套件只包含模型。不允許使用 Java/Kotlin 和原生程式庫。如果您需要提供程式庫或程式碼來執行機器學習模型，請將這些項目移至基本模組或功能模組。您可以設定功能模組，讓它與 AI 套件具有相同的下載和指定目標設定。

搭配 AI 套件使用 LiteRT 和 MediaPipe

您可以將 LiteRT 和 MediaPipe 與 AI 套件搭配使用。將模型封裝在 AI 套件中，然後按照安裝時提供的套件或快速追蹤和隨選套件的操作說明存取模型。

開始使用 AI 套件

大致來說，以下是開始使用 Play for On-device AI 的方法：

請向 Google Play 提供您的 Play 開發人員帳戶 ID，以便加入 EAP。
將模型封裝成 AI 套件，並將其封裝至 Android App Bundle，然後指定 AI 套件的提交方式。
[選用] 如果您想為不同裝置提供不同的模型，可以為 AI 套件設定裝置指定目標。舉例來說，您可以將 AI 套件 A 提供給特定裝置型號，將 AI 套件 B 提供給至少搭載 6 GB RAM 的裝置，而所有其他裝置則不會收到任何模型。
[選用] 如果您使用隨選或快速追蹤提供功能，請將 Play AI Delivery 程式庫整合至應用程式，以便視需要下載 AI 套件。
測試應用程式套件並發布至 Google Play。

提供 Play 開發人員帳戶 ID

由於這項功能仍在搶先體驗階段，因此您必須將開發人員帳戶加入許可清單，才能使用 Play for On-device AI。請向 Google Play 合作夥伴經理或 Play for On-device AI 團隊成員確認 Play 開發人員帳戶 ID 和應用程式套件名稱。指定您是否要將模型指定給特定裝置 (這是上一節的步驟 3)。目前，我們邀請特定 Play 合作夥伴測試這項功能。

檢查 Android Gradle 外掛程式版本

如要使用 AI 套件，請確認您的 Android Gradle 外掛程式 (AGP) 版本至少為 8.8。這個版本與 Android Studio Ladybug 2 一同封裝。

將模型擷取至 AI 資產包

您不需要使用 Android Studio 執行下列步驟。

在專案的頂層目錄中，為 AI 包建立目錄。系統會使用這個目錄名稱做為 AI 包名稱。AI 包名稱開頭須為英文字母，而且只能使用英文字母、數字和底線。

在 AI 包目錄中建立 build.gradle 檔案，並新增下列程式碼。請務必指定 AI 包的名稱，且只使用一種提交類型：

// In the AI pack's build.gradle file:
plugins {
  id 'com.android.ai-pack'
}

aiPack {
    packName = "ai-pack-name" // Directory name for the AI pack
    dynamicDelivery {
        deliveryType = "[ install-time | fast-follow | on-demand ]"
    }
}

在專案的應用程式 build.gradle 檔案中，新增專案中每個 AI 包的名稱，如下所示：

// In the app build.gradle file:
android {
    ...
    assetPacks = [":ai-pack-name", ":ai-pack2-name"]
}

在專案的 settings.gradle 檔案中，納入專案中的所有 AI 包，如下所示：

// In the settings.gradle file:
include ':app'
include ':ai-pack-name'
include ':ai-pack2-name'

在 AI 包中建立 src/main/assets/ 目錄。
將模型放在 src/main/assets 目錄中。您也可以在其中建立子目錄。目前應用程式的目錄結構應如下所示：
- build.gradle
- settings.gradle
- app/
- ai-pack-name/build.gradle
- ai-pack-name/src/main/assets/your-model-directories
新增程式碼來載入及執行模型。這取決於 AI 套件的提交模式。請參閱下方的安裝時間和快速追蹤/隨選操作說明。
[選用] 設定裝置指定目標，為不同裝置提供不同的模型。
使用 Gradle 建構 Android App Bundle。在產生的應用程式套件中，根層級目錄現在包含下列項目：
- ai-pack-name/manifest/AndroidManifest.xml：設定 AI 包的 ID 和提交模式
- ai-pack-name/assets/your-model-directories：此目錄包含透過 AI 包提供的所有資產
Gradle 會為每個 AI 包產生資訊清單，並為您輸出 assets/ 目錄。

設定安裝時提供功能

設定為安裝時提供的 AI 包，可在應用程式啟動時立即使用。使用 Java AssetManager API 存取在此模式下提供的 AI 包：

import android.content.res.AssetManager;
...
Context context = createPackageContext("com.example.app", 0);
AssetManager assetManager = context.getAssets();
InputStream is = assetManager.open("model-name");

設定快速追蹤和隨選提供功能

如要下載採用快速追蹤或隨選提供功能的 AI 包，請使用 Play AI Delivery 程式庫。

宣告對 Play AI Delivery 程式庫的依附元件

在應用程式的 build.gradle 檔案中，宣告 Play AI Delivery 程式庫的依附元件：

dependencies {
  ...
  implementation "com.google.android.play:ai-delivery:0.1.1-alpha01"
}

檢查狀態

每個 AI 包都會儲存在應用程式內部儲存空間的獨立資料夾中。使用 getPackLocation() 方法判斷 AI 包的根資料夾。這個方法會回傳下列值：

傳回值	狀態
有效的 `AiPackLocation` 物件	隨時可在 `assetsPath()` 立即存取 AI 包根資料夾
`null`	無法使用未知的 AI 包或 AI 包

取得 AI 套件的下載資訊

使用
getPackStates() 方法判斷下載內容的大小，以及是否正在下載資產包。

Task<AiPackStates> getPackStates(List<String> packNames)

getPackStates() 是回傳 Task<AiPackStates> 的非同步方法。AiPackStates 物件的 packStates() 方法會回傳 Map<String, AiPackState>。此對應包含每個要求的 AI 包狀態，並以名稱做為索引鍵：

Map<String, AiPackState> AiPackStates#packStates()

最終要求如下所示：

final String aiPackName = "myAiPackName";

aiPackManager
    .getPackStates(Collections.singletonList(aiPackName))
    .addOnCompleteListener(new OnCompleteListener<AiPackStates>() {
        @Override
        public void onComplete(Task<AiPackStates> task) {
            AiPackStates aiPackStates;
            try {
                aiPackStates = task.getResult();
                AiPackState aiPackState =
                    aiPackStates.packStates().get(aiPackName);
            } catch (RuntimeExecutionException e) {
                Log.d("MainActivity", e.getMessage());
                return;
            });

下列 AiPackState 方法提供 AI 包的大小、目前為止的下載數量 (如有要求)，以及已轉移到應用程式的數量：

如要取得 AI 包的狀態，請使用 status() 方法，傳回整數形式的狀態，而此整數會對應至 AiPackStatus 類別中的特定常數欄位。尚未安裝的 AI 包處於 AiPackStatus.NOT_INSTALLED 狀態。

如果要求失敗，請使用 errorCode() 方法，其傳回值會對應至 AiPackErrorCode 類別中的特定常數欄位。

安裝

使用 fetch() 方法首次下載 AI 包，或呼叫以完成 AI 包更新作業：

Task<AiPackStates> fetch(List<String> packNames)

這個方法會回傳 AiPackStates 物件，其中包含資產包清單，以及其初始下載狀態和大小。如果正在下載透過 fetch() 要求的 AI 包，系統會回傳下載狀態，且不會開始其他下載作業。

監控下載狀態

您應實作 AiPackStateUpdateListener 以追蹤 AI 包的安裝進度。系統會按照每個 AI 包細分狀態更新內容，支援個別 AI 包的狀態追蹤功能。您可以開始使用可用的 AI 包，不必等到要求的所有其他下載作業完成。

void registerListener(AiPackStateUpdateListener listener)
void unregisterListener(AiPackStateUpdateListener listener)

大型下載內容

如果下載檔案大小超過 200 MB，且使用者未連上 Wi-Fi 網路，則只有在使用者明確同意使用行動數據連線進行下載時，下載作業才會開始。同樣，如果下載內容較大，且使用者未連接 Wi-Fi 網路，則系統會暫停下載並明確取得同意，才能透過行動數據連線進行下載。已暫停的資產包處於 WAITING_FOR_WIFI 狀態。如要觸發使用者介面流程來提示使用者同意聲明，請使用 showConfirmationDialog() 方法。

請注意，如果應用程式未呼叫這個方法，下載作業就會暫停，且只在使用者再次連上 Wi-Fi 網路時，才會自動繼續下載。

需要使用者確認

如果套件具有 REQUIRES_USER_CONFIRMATION 狀態，下載作業會暫停，直到使用者接受顯示 showConfirmationDialog() 的對話方塊為止。如果 Play 無法辨識應用程式 (例如應用程式是側載的)，就會出現這個狀態。請注意，在這種情況下呼叫 showConfirmationDialog() 會導致應用程式更新。更新後，您必須再次要求 AI 套件。

以下是事件監聽器的實作範例：

AiPackStateUpdateListener aiPackStateUpdateListener = new AiPackStateUpdateListener() {
    private final ActivityResultLauncher<IntentSenderRequest> activityResultLauncher =
      registerForActivityResult(
          new ActivityResultContracts.StartIntentSenderForResult(),
          new ActivityResultCallback<ActivityResult>() {
            @Override
            public void onActivityResult(ActivityResult result) {
              if (result.getResultCode() == RESULT_OK) {
                Log.d(TAG, "Confirmation dialog has been accepted.");
              } else if (result.getResultCode() == RESULT_CANCELED) {
                Log.d(TAG, "Confirmation dialog has been denied by the user.");
              }
            }
          });

    @Override
    public void onStateUpdate(AiPackState aiPackState) {
      switch (aiPackState.status()) {
        case AiPackStatus.PENDING:
          Log.i(TAG, "Pending");
          break;

        case AiPackStatus.DOWNLOADING:
          long downloaded = aiPackState.bytesDownloaded();
          long totalSize = aiPackState.totalBytesToDownload();
          double percent = 100.0 * downloaded / totalSize;

          Log.i(TAG, "PercentDone=" + String.format("%.2f", percent));
          break;

        case AiPackStatus.TRANSFERRING:
          // 100% downloaded and assets are being transferred.
          // Notify user to wait until transfer is complete.
          break;

        case AiPackStatus.COMPLETED:
          // AI pack is ready to use. Run the model.
          break;

        case AiPackStatus.FAILED:
          // Request failed. Notify user.
          Log.e(TAG, aiPackState.errorCode());
          break;

        case AiPackStatus.CANCELED:
          // Request canceled. Notify user.
          break;

        case AiPackStatus.WAITING_FOR_WIFI:
        case AiPackStatus.REQUIRES_USER_CONFIRMATION:
          if (!confirmationDialogShown) {
            aiPackManager.showConfirmationDialog(activityResultLauncher);
            confirmationDialogShown = true;
          }
          break;

        case AiPackStatus.NOT_INSTALLED:
          // AI pack is not downloaded yet.
          break;
        case AiPackStatus.UNKNOWN:
          Log.wtf(TAG, "AI pack status unknown")
          break;
      }
    }
}

您也可以使用 getPackStates() 方法取得目前下載作業的狀態。AiPackStates 包含下載進度、下載狀態和任何失敗錯誤代碼。

存取 AI 資產包

在下載要求達到 COMPLETED 狀態後，您可以使用檔案系統呼叫來存取 AI 包。使用 getPackLocation() 方法取得 AI 包的根資料夾。

AI 包會儲存在 AI 包根目錄的 assets 目錄中。您可以使用便利的方法 assetsPath()，取得 assets 目錄的路徑。請使用以下方法取得特定資產的路徑：

private String getAbsoluteAiAssetPath(String aiPack, String relativeAiAssetPath) {
    AiPackLocation aiPackPath = aiPackManager.getPackLocation(aiPack);

    if (aiPackPath == null) {
        // AI pack is not ready
        return null;
    }

    String aiAssetsFolderPath = aiPackPath.assetsPath();
    // equivalent to: FilenameUtils.concat(aiPackPath.path(), "assets");
    String aiAssetPath = FilenameUtils.concat(aiAssetsFolderPath, relativeAiAssetPath);
    return aiAssetPath;
}

設定指定裝置

您可以按照裝置指定目標操作說明，指定應接收 AI 套件的裝置或裝置群組。

其他 Play AI Delivery API 方法

以下列出一些其他您可能想在應用程式中使用的 API 方法。

取消要求

使用 cancel() 取消啟用的 AI 包要求。請注意，我們會盡可能履行這項要求。

移除 AI 資產包

使用 removePack() 安排移除 AI 包。

取得多個 AI 包的位置

使用 getPackLocations() 查詢多個 AI 包的狀態，進而回傳 AI 包及其位置的對應圖。getPackLocations() 回傳的對應圖包含每個已下載且處於最新狀態的資產包的輸入項。

指定裝置

指定裝置可讓您更精確地控管要將應用程式套件的哪些部分提交給特定裝置。舉例來說，您可以確保大型模型只會提供給 RAM 較高的裝置，或是為不同裝置提供不同版本的模型。

您可以指定裝置屬性，例如：

晶片系統
裝置型號
裝置 RAM
系統功能

必要步驟總覽

如要啟用裝置指定功能，請按照下列步驟操作：

在 XML 檔案中定義裝置群組。
指定套件的哪些部分應提供給哪些裝置群組。
[選用] 在本機測試設定。
將組合包 (包含 XML 檔案) 上傳至 Google Play。

檢查 Android Gradle 外掛程式版本

如要使用裝置指定目標，請確認 Android Gradle 外掛程式 (AGP) 版本至少為 8.10.0-alpha01。此檔案與 Android Studio Meerkat 2 一同封裝，後者位於 canary 中。

在 Android Gradle 外掛程式中啟用這項功能

您必須在 gradle.properties 檔案中明確啟用裝置指定功能：

android.experimental.enableDeviceTargetingConfigApi=true

建立裝置指定目標設定 XML 檔案

裝置指定設定檔是 XML 檔案，用於定義自訂裝置群組。舉例來說，您可以定義名為 qti_v79 的裝置群組，其中包含所有搭載 Qualcomm SM8750 系統單晶片的裝置：

<config:device-targeting-config
    xmlns:config="http://schemas.android.com/apk/config">

    <config:device-group name="qti_v79">
        <config:device-selector>
            <config:system-on-chip manufacturer="QTI" model="SM8750"/>
        </config:device-selector>
    </config:device-group>

</config:device-targeting-config>

裝置群組最多可包含 5 個裝置選取條件。如果裝置符合任何裝置選取條件，就會納入裝置群組。

裝置選取器可包含一或多項裝置屬性。如果裝置符合選取器的所有裝置屬性，系統就會選取該裝置。

如果裝置與多個群組相符，就會取得 XML 檔案中首先定義的群組內容。您在 XML 檔案中定義群組的順序即為優先順序。

如果裝置不符合任何群組，則會收到預設的「其他」群組。這個群組會自動產生，因此不應明確定義。

可用的裝置屬性

device_ram：裝置 RAM 需求
- min_bytes (含下限)：RAM 需求下限 (以位元組為單位)
- max_bytes (不含上限)：RAM 需求上限 (以位元組為單位)
included_device_ids：要納入這個選取條件的裝置型號(每個群組最多 10000 個 device_ids)。如果裝置與清單中的任何 device_id 相符，就會符合此屬性。
- build_brand：裝置製造商
- build_device：裝置型號代碼
excluded_device_ids：要從這個選取條件中排除的裝置型號(每個群組最多 10000 個 device_ids)。如果裝置不符合清單中的任何 device_id，就會符合這個屬性。
- build_brand：裝置製造商
- build_device：裝置型號代碼
required_system_features：裝置必須具有的功能(每個群組最多 100 個功能)。裝置必須具有這個清單中的所有系統功能，才能符合這項屬性。

系統功能參考資料
- name：系統功能
forbidden_system_features：裝置不得具有指定的功能(每個群組最多 100 項功能)，才能納入此選取條件中。如果裝置具有清單中的任何系統功能，就會視為不符合此屬性。

系統功能參考資料
- name：系統功能
system-on-chip：要納入此選取器的晶片系統。裝置必須具備清單中的任何晶片，才能符合這項屬性。
- manufacturer：System on chip manufacturer
- model：System on chip model

提示：如果在單一選取器中加入多個資源，就會產生 AND 邏輯，例如：

    <config:device-selector ram-min-bytes="7000000000">
        <config:included-device-id brand="google" device="flame"/>
    </config:device-selector>

以上程式碼會產生 AND 條件，也就是所有裝置都必須具有大於 7 GB 的 RAM「且」機型為 Pixel 4。這也能以下列方式表示：

如要使用 OR 條件，請在單一裝置群組中建立個別的選取器，例如：

    <config:device-selector ram-min-bytes="7000000000"/>
    <config:device-selector>
          <config:included-device-id brand="google" device="flame"/>
    </config:device-selector>

以上程式碼會產生 OR 條件，也就是所有裝置都必須具有大於 7 GB 的 RAM「或」機型為 Pixel 4。這也能以下列方式表示：

以下是顯示所有可能的裝置屬性範例：

<config:device-targeting-config
    xmlns:config="http://schemas.android.com/apk/config">

    <config:device-group name="myCustomGroup1">
      <config:device-selector ram-min-bytes="8000000000">
        <config:included-device-id brand="google" device="redfin"/>
        <config:included-device-id brand="google" device="sailfish"/>
        <config:included-device-id brand="good-brand"/>
        <config:excluded-device-id brand="google" device="caiman"/>
        <config:system-on-chip manufacturer="Sinclair" model="ZX80"/>
        <config:system-on-chip manufacturer="Commodore" model="C64"/>
      </config:device-selector>
      <config:device-selector ram-min-bytes="16000000000"/>
    </config:device-group>

    <config:device-group name="myCustomGroup2">
      <config:device-selector ram-min-bytes="4000000000" ram-max-bytes="8000000000">
        <config:required-system-feature name="android.hardware.bluetooth"/>
        <config:required-system-feature name="android.hardware.location"/>
        <config:forbidden-system-feature name="android.hardware.camera"/>
        <config:forbidden-system-feature name="mindcontrol.laser"/>
      </config:device-selector>
    </config:device-group>

</config:device-targeting-config>

官方裝置製造商和裝置型號代碼

您可以使用 Google Play 管理中心的裝置目錄，以下列任一方式找出裝置製造商和型號代碼的正確格式：

使用「裝置目錄」檢查個別裝置，在如下方範例所示的位置找出製造商和型號代碼 (Google Pixel 4a 的製造商為「Google」，型號代碼為「sunfish」)。
下載支援裝置的 CSV 檔案，並將「製造商」和「型號代碼」資訊分別用於「build_brand」和「build_device」欄位。

在應用程式套件中加入裝置指定設定檔

將以下內容新增至主要模組的 build.gradle 檔案：

android {
  ...
  bundle {
    deviceTargetingConfig = file('device_targeting_config.xml')
    deviceGroup {
      enableSplit = true   // split bundle by #group
      defaultGroup = "other"  // group used for standalone APKs
    }
  }
  ...
}

device_targeting_config.xml 是相對於主要模組的設定檔路徑。這樣可確保設定檔與應用程式套件一併封裝。

deviceGroup 子句可確保從套件產生的 APK 會依裝置群組分割。

為 AI 套件指定裝置

您可以只將大型模型提供給可執行這些模型的裝置，藉此維持裝置的大小最佳化。

請使用上一個步驟建立的現有 AI 套件目錄，並在適當的資料夾後方加上 #group_myCustomGroup1、#group_myCustomGroup2 等字串 (如以下所述)，將 AI 套件依裝置群組細分。在應用程式中使用 AI 套件時，您不需要透過後置字串指定資料夾 (也就是說，後置字串會在建構程序期間自動移除)。

完成上一個步驟後，結果可能如下所示：

...
.../ai-pack-name/src/main/assets/image-classifier#group_myCustomGroup1/
.../ai-pack-name/src/main/assets/image-classifier#group_myCustomGroup2/
...

在這個範例中，您會參照 ai-pack-name/assets/image-classifier/，不包含任何後置字串。

myCustomGroup1 中的裝置會收到 image-classifier#group_myCustomGroup1/ 下的所有素材資源，myCustomGroup2 中的裝置則會收到 image-classifier#group_myCustomGroup2/ 下的所有素材資源。

如果裝置不屬於 myCustomGroup1 或 myCustomGroup2，則會收到空白的 ai-pack-name 封包。

這是因為不符合任何裝置群組的裝置會收到 AI 資產包的預設變化版本。這包括任何不在 #group_suffix 目錄中的項目。

下載 AI 套件後，您可以使用 AssetManager 檢查安裝時提供的套件，或使用 AiPackManager 檢查快速追蹤和隨選套件，確認模型是否存在。範例應用程式中的所有提交模式都會顯示相關示例。

為功能模組使用裝置指定

您也可以為功能模組指定裝置。您不必依裝置群組細分功能模組，而是可以指定是否應根據裝置群組成員資格提供整個模組。

如要將功能模組提供給屬於 myCustomGroup1 或 myCustomGroup2 的裝置，請修改其 AndroidManifest.xml：

<manifest ...>
  ...
  <dist:module dist:title="...">
    <dist:delivery>
      <dist:install-time>
        <dist:conditions>
          <dist:device-groups>
            <dist:device-group dist:name="myCustomGroup1"/>
            <dist:device-group dist:name="myCustomGroup2"/>
          </dist:device-groups>
          ...
        </dist:conditions>
      </dist:install-time>
    </dist:delivery>
  </dist:module>
  ...
</manifest>

本機測試

為新套件建立版本之前，您可以使用內部應用程式分享功能或 Bundletool 在本機進行測試。

內部應用程式分享

內部應用程式分享功能可讓您使用應用程式套件快速產生網址，然後輕觸本機裝置，即可安裝 Google Play 會為該裝置安裝的應用程式版本 (如果該版本的應用程式處於測試或正式版測試階段)。

請參閱內部應用程式分享操作說明。

Bundletool

或者，您也可以使用 bundletool (1.18.0 以上版本) 產生 APK，然後將 APK 側載至裝置。如要使用 bundletool 在本機測試應用程式，請按照下列步驟操作：

使用 Android Studio 或 bundletool 建構應用程式套件。

使用 --local-testing 旗標產生 APK：

java -jar bundletool-all.jar build-apks --bundle=path/to/your/bundle.aab \
  --output=output.apks --local-testing

連結裝置並執行 bundletool 以側載 APK：

# Example without Device Targeting Configuration
java -jar bundletool.jar install-apks --apks=output.apks

# Example with Device Targeting Configuration (you must specify which groups the connected device belongs to)
java -jar bundletool.jar install-apks --apks=output.apks --device-groups=myCustomGroup1,myCustomGroup2

使用 Bundletool 進行本機測試的限制

以下是使用 bundletool 進行本機測試的限制：

fast-follow 軟體包的行為與 on-demand 軟體包相同。也就是說，在側載應用程式時，系統不會自動擷取這些軟體包。開發人員需要在應用程式啟動時手動要求這些軟體包；此操作不需要在應用程式中變更任何程式碼。
軟體包從外部儲存空間 (而非 Google Play) 擷取，因此，在網路發生錯誤的情況下，就無法測試程式碼的行為。
本機測試不涵蓋 Wi-Fi 連線等候狀況。
不支援更新。安裝新版之前，請先手動解除安裝舊版。

確認安裝的 APK 是否正確

請使用以下方法，確保裝置上只安裝正確的 APK

adb shell pm path {packageName}

您應該會看到類似下方的內容：

package:{...}/base.apk
package:{...}/split_config.en.apk
package:{...}/split_config.xxhdpi.apk
package:{...}/split_main_ai-pack-name.apk
package:{...}/split_main_ai-pack-name.config.group_myCustomGroup1.apk

請注意，這個清單只會顯示由功能模組和安裝時 AI 套件所建立的 APK。隨選和快速追蹤 AI 包不會以 APK 的形式安裝。

在 Google Play 上測試及發布

建議您使用內部測試群組，在 Google Play 上測試應用程式的端對端功能。

完成這項操作後，您就可以透過分階段推出，逐步將應用程式更新發布至正式版。

使用 Play for On-device AI 的應用程式範例

如要取得範例應用程式，請與 Google Play 合作夥伴經理聯絡。

並說明如何使用各個放送模式，以及裝置指定目標設定。請參閱「本機測試」一節，瞭解如何開始測試。

提供意見

搶先體驗計畫的參與者應回報問題並提供意見回饋。您可以聯絡 Google Play 合作夥伴經理，或與 Play 裝置端 AI 團隊聯絡。

Play for On-device AI 搶先體驗計畫 (EAP) 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

簡介

優點

注意事項

如何使用 Play for On-device AI

搭配 AI 套件使用 LiteRT 和 MediaPipe

開始使用 AI 套件

提供 Play 開發人員帳戶 ID

檢查 Android Gradle 外掛程式版本

將模型擷取至 AI 資產包

設定安裝時提供功能

設定快速追蹤和隨選提供功能

宣告對 Play AI Delivery 程式庫的依附元件

檢查狀態

取得 AI 套件的下載資訊

安裝

監控下載狀態

大型下載內容

需要使用者確認

存取 AI 資產包

設定指定裝置

其他 Play AI Delivery API 方法

取消要求

移除 AI 資產包

取得多個 AI 包的位置

指定裝置

必要步驟總覽

檢查 Android Gradle 外掛程式版本

在 Android Gradle 外掛程式中啟用這項功能

建立裝置指定目標設定 XML 檔案

可用的裝置屬性

官方裝置製造商和裝置型號代碼

在應用程式套件中加入裝置指定設定檔

為 AI 套件指定裝置

為功能模組使用裝置指定

本機測試

內部應用程式分享

Bundletool

使用 Bundletool 進行本機測試的限制

確認安裝的 APK 是否正確

在 Google Play 上測試及發布

使用 Play for On-device AI 的應用程式範例

提供意見

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