1. En carpeta raiz del proyecto, se debe crear una carpeta llamada models.
2. Crear un ambiente que tenga instalado python 3.
3. Instalar los paquetes de python que se encuentran en el archivo requirements.txt

1. En la carpeta raiz del proyecto, ejecutar el comando uvicorn api.main:app --reload para levantar el servicio.

2. Ingresar al sitio http://127.0.0.1:8000/docs y ejecutar el método POST /train para generar el modelo.

3. Para ejecutar una predición utilizando el modelo entrenado, utilizar el siguiente endpoint: http://127.0.0.1:8000/predict?sentences=<sentence> en donde sentences es el parámetro por el cual se le manda una oración y <sentences> es el review. Se le puede mandar más de un parámetro sentences en el url.

GET http://127.0.0.1:8000/predict?sentences=this%20hotel%20was%20awesome