发光的下载处理程序不必要的大文件

Question

我正在构建一个shiny应用程序，您可以在其中训练模型。一种功能是能够下载模型对象（在这种情况下为glm对象），以便用户以后可以在应用程序外部使用它。我的代码的相关部分如下所示

library(shiny)
library(car)

ui <- fluidPage(

  # What parameter do you wish to estimate
  selectInput(inputId = "dependent_variable",
              label = "Select dependent variable",
              choices = c("education",
                          "vocabulary")),

  # Download button for model
  downloadButton(outputId = "download_model", label = 'Download Model')
)

server <- function(input, output){

  strip_glm <- function(cm) {
    cm$y <- c()
    cm$model <- c()

    cm$residuals <- c()
    cm$fitted.values <- c()
    cm$effects <- c()
    cm$qr$qr <- c()  
    cm$linear.predictors <- c()
    cm$weights <- c()
    cm$prior.weights <- c()
    cm$data <- c()


    cm$family$variance <- c()
    cm$family$dev.resids <- c()
    cm$family$aic <- c()
    cm$family$validmu <- c()
    cm$family$simulate <- c()
    attr(cm$terms,".Environment") <- c()
    attr(cm$formula,".Environment") <- c()

    return(cm)
  }

  reactive_glm_model <- reactive(glm(paste0(input$dependent_variable, "~."), data = Vocab))
  stripped_glm <- reactive(strip_glm(reactive_glm_model()))
  stripped_glm_summary <- reactive(summary(reactive_glm_model()))

  output$download_model <- downloadHandler(
    filename = function() {
      "report.Rd"
    },
    content = function(file) {

      glm_object <- stripped_glm()
      glm_summary <- stripped_glm_summary()
      save(glm_object, glm_summary, file = file)
    }
  )

}

shinyApp(ui, server)

我使用strip_glm()函数，因为我不希望glm对象成为too big and carry unnecessary东西。它应该只能预测。但是，通过剥离glm，summary()不再起作用，因此，我也想返回摘要。

所以这是我的问题：如果下载该对象，仍然会有一些“隐藏”对象使文件太大。在此reprex中，它为16.2 MB，而如果我将相应的对象加载回内存，则发现实际对象的大小要小得多

load("report.Rd")
object.size(glm_object) # 22 kB
object.size(glm_summary) # 2.5 MB

这里发生了什么？在我使用的模型中，我的数据可能具有数百万行，导致该对象为数GB，并且下载需要很长时间。

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UPDATE

它似乎与版本或基础设置有关。在上述设置中，我确实遇到了使用的问题]

platform       x86_64-redhat-linux-gnu     
arch           x86_64                      
os             linux-gnu                   
system         x86_64, linux-gnu           
status                                     
major          3                           
minor          5.2                         
year           2018                        
month          12                          
day            20                          
svn rev        75870                       
language       R                           
version.string R version 3.5.2 (2018-12-20)
nickname       Eggshell Igloo

很遗憾，由于策略限制，我无法更新R的版本

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UPDATE II

似乎问题与R或shiny无关，并且在不同平台上均不可复制

Answer 1

尽管不知道为什么使用RStudio会搞砸。使用的版本是RStudio Server Pro 1.2.5001-3