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How to make money on the internet by creating no-code apps

how to make money online by creating apps with no code

With the post-pandemic digital business boom, you may have wondered how to make money on the internet and how you can take advantage of this new economy.

In this article we will approach one of the ways, in a little explored niche, the application creation, and we will explain why.

It's no secret that we are in the age of technology. After all, everyone uses some app or software on a daily basis.

With that you can already imagine that this is a market that turns a lot of money. And yet, I can tell you that this is an underexplored niche with many opportunities.

This text is the most important content of this blog. In it, we will show you the essence of what we will seek to bring in content here at No-Code Start-up.

Let's talk about the top 6 ways to make money on the internet by creating apps, and best of all: Not knowing how to program.

As a bonus, I will introduce you to a concept that will change your life: The ladder of prosperity.

Great opportunity to make money online

Well, I'm sure you've heard countless stories of people making a lot of money on the internet, whether through digital marketing with product sales through an online store, digital courses or other means.

All of this intensified even more after the pandemic.

The internet is full of opportunities and it is a market that grows more and more every year.

Working with digital businesses can greatly improve your quality of life, as you can achieve financial freedom, with your own income and geographical freedom, working from home (or traveling).

Well, I think it's pretty clear to everyone that the digital market has a sea of opportunities on how to make money.

How to begin?

One of the main initial decisions is the choice of niche, as you must aim at a market with hot opportunities.

And I'll give you the golden tip! From one of the fastest growing and underexplored niches: Application creation.

Nowadays technology is used to solve thousands of different problems. People and companies need to create software to scale their business.

That's why, currently, the most sought-after professionals on the market are programmers. After all, they are capable of creating technology.

The problem is that to work in the area is an arduous path!

There are years of programming studies, projects and a lot of practical learning to become a good professional. And it's not for everyone...

The good news is that you don't need to know how to program to create apps! All this thanks to no-code, a recent term but with more and more space in the market.

In recent years, dozens of companies creating no-code tools, where we can bring apps to life just by dragging blocks and structuring all the logic behind it.

With the advanced no-code platforms, it is possible to create practically any type of application, from virtual stores, marketplaces and even elaborate SaaS (Software As a Service).

Yea! Today it is possible to create apps and systems without needing a programming language.

Well, without further ado, let's get to know the ways to make money on the internet by creating apps?

The No-Code Start-Up Prosperity Ladder

For that, I want to present a concept that changed my way of thinking and that is our driver here in our content and in our Youtube channel: The Ladder of Prosperity.

It shows how a person can grow their wealth throughout their life. Each step has its challenges and difficulties, but as they are reached, projects become bigger and financial prosperity increases exponentially.

We have also adapted the ladder to the world of nocode, making it easier for you to understand how to make money on the internet with no-code. But come here with me and I'll explain it to you in detail:

Step 1 – Employee

How to make money on the internet by creating apps as an employee no-code

Rung 01 is where most people are or start.

The first step is the traditional work model, where we exchange our hours worked for a salary in a company.

Within the no-code world, we can use it to create powerful automations or internal softwares.

Benefits

  • It is the “easiest” and safest way to start earning money.
  • It's ideal to start with, as you learn essential skills in a professional environment, in a controlled environment.

Considerations

  • As we have limited time, our earnings are also limited – You can even level up and be promoted, but in most cases your financial gain is from the hour worked.
  • It may happen that we do not have financial and geographic freedom depending on the vacancy.
  • In addition, we are subject to all the problems we already know: salary, boss, and all known problems in the business world.

Step 2 – Freelancer No-Code

How to make money with no-code freelance

Climbing up to the next rung is where you work as a no-code freelancer.

In this case you still exchange your working hours for a value, but now you own your own company and perform software development using no-code tools.

There are hundreds of companies, startups and people looking for no-code freelancers, the opportunities are huge.

Benefits

  • Possibility to work more hours and receive more for it. Or work less if you want, have fewer responsibilities (there are no fixed hours).
  • Now you have more professional freedom.
  • You can build a personal brand and increase your ticket.

Considerations

  • Along with freedom comes risk – You have to worry about getting more projects, because you don't have the salary falling normally.
  • Here, in this case, you are still tied to your working hours.

Challenges to climb this step:

  • self management
  • Create a strong personal brand
  • Sales (on a small scale)

Step 3 – Mentoring

How to make money on the internet by creating apps giving mentorships no-code

On step 3 you offer your experience and expertise for consulting sessions in the no-code world.

It requires you to have great technical mastery of what you are proposing to mentor in addition to a strong positioning as a reference to get clients.

Benefits

  • Here you still earn per hour, but usually a much higher amount as it is a specialized service and 1 - 1.
  • You can sell mentorship packages, creating a revenue stream.

Considerations

  • A lot of project experience is required.
  • It's interesting to have a strong personal brand and contact network.

Step 4 – No-code Agency – Software House no-code

How to make money on the internet by creating apps with software house no-code

As a feelancer you manage to run a limited number of projects, it's time to move forward on the ladder of prosperity, expanding the number of projects by creating your own no-code agency.

At this point you have people running the projects for you, so the number of projects under your management can grow.

But big responsibilities such as hiring, people management and process management are starting to be important.

Benefits

  • Expansion and increase in revenue
  • You can outsource services and

Considerations

  • Increased complexity in project management
  • greater responsibility

Challenges to climb this step:

  • Better defined professional processes
  • sales processes
  • Hiring and managing people

Step 5 – Micro-SaaS

Ladder of Prosperity No-Code Start-Up micro-saas no-code

So far, we have dealt a lot with services, which are generally directly linked to hours worked, whether yours or those of your employees.

In this step 05 we start to separate hours worked from the revenue generated with products.

Micro-SaaS is a term that has been gaining strength in recent years, as it is a type of project that requires less effort from the entrepreneur, since it solves a small problem, usually in a specific niche.

As it is a “product”, the word scale starts to make more sense, as your efforts do not grow as the number of customers grows and that is where beauty lives.

Benefits

  • Work with “products” and gain scale
  • Positioning yourself in a micro niche makes it easier to create a valuable product
  • Create systems with less complexity and generate recurring revenue

Considerations

  • Deal validation can be an arduous process and will take many failures to get it right
  • In most cases there is no intention to scale and grow exponentially because here we focus on just one niche.

Step 6 – Startup

No-Code Start-Up Prosperity Ladder

Finally, the last step on the prosperity ladder and one of the ways to make money on the internet with no-code is to create your own Startup.

A startup is nothing more than a business that can scale exponentially and be highly profitable. It can be a SaaS, marketplace, ecommerce, platform or even a digital bank.

Examples of the largest Brazilian startups – Nubank, Gympass, Quinto Andar and Hotmart.

Citing as an example the startup of the founders of No-Code Start-Up (Matheus Castelo and Celso Camarano), you can get to know Ikigai Experience, today the largest digital diving agency in Latin America.

Benefits

  • You can create SaaS / micro SaaS to have recurring income with products.
  • You will be able to exponentially scale your business,

Considerations

  • Increased complexity of creating a successful product
  • It requires great market validation and depending on the niche and solution, high investment.
  • It involves many areas.

Thoughts on the no-code Prosperity Ladder

It is important to comment that one step is not better than the other, each step has its characteristics, strengths and points of consideration.

It's also not because the staircase is divided this way that you need to start at the base and climb the staircase step by step. T

It doesn't mean that you can't be on two steps at the same time.

On your financial journey, ask yourself:

  • What scale do you want to reach? On a financial level
  • What lifestyle do you want? What kind of problems do you want to solve?

This ladder can be applied to many different business niches. However, we strongly believe that the no-code is the most powerful way to move between all these steps!

That's why here at No-Code Start-Up, the ladder of prosperity will be the basis for all our content. It is the core of our business, and our mission is to help you take every step forward with no-code.

Right, but now that we understand the ladder. Let's explore each step further and find out how to make money on the internet by creating applications with no-code?

How to make money on the internet by creating no-code apps

Let's go to the options:

How to make money on the internet by creating apps in a company

Right, but now that we understand the ladder. Let's explore each step further and find out how to make money creating apps?

The first way is to use no-code within companies. In this case we have two possibilities:

1 – If you already work in a company, you can use no-code to create robust automations or create powerful internal softwares for your team.

Examples of internal projects:

  • Automate filling out spreadsheets or sending emails
  • Automate reports
  • Automate communication with customers
  • Create a job portal for hiring

2 – The second way is to look for vacancies in a company that is hiring nocode programmers. It could be to create apps, websites or automations.

As programmer labor is very expensive, many companies are starting to invest in no-code tools. Over the years, the number of vacancies for nocode programmers will explode.

company vacancies

  • bubble programmer
  • Work as a SAP Appgyver (SAP) developer
  • Power apps with many vacancies due to easy access to the tool by companies

Average no-code Bubble 2022 developer salary in Brazil

how much does no-code developer earn?
Source: TV source code

No-code is still new to the business world, but over the years the market will be more and more into the No-Code universe.

How to make money on the internet by creating apps like Freelancer no-code

On the next step, it's time to become a freelancer and earn money on the internet by developing apps and softwares. In this case you can earn money:

  • Creating applications for small regional businesses;
  • Creating Apps for Startups
  • Creating apps for Brazilian No Code Agencies
  • Creating apps for international projects

Here the opportunities are practically limitless! Because there are many companies in need of technology creators, such as startups and no-code agencies.

In Brazil, you can find opportunities as a no-code developer in no-code communities, such as the No-Code Start-Up community itself, positioning yourself as an expert on social networks or partnering with no-code agencies.

In addition, it is also possible to find projects on freelancing platforms such as Upword and Fiverr.

In the international market, the opportunities are even greater, where you can take on projects such as freelancing and earn in dollars.

It is possible to work in partnership with some freelancer platforms focused on no-code such as WeLoveNoCode and Codemap.

And as in Brazil, you can also partner with no-code agencies, such as AirDev, one of the largest no-code agencies in the world.

Make money on the internet by mentoring no-code

On this step you use your knowledge and experience to mentor in the world of nocode

You can mentor:

  • application planning
  • Technical support
  • monetization methods
  • Market strategy

Mentoring is a great way to increase the value of your time. It is a personalized 1-1 service and requires greater expertise in the subject.

In international opportunities, mentoring can reach U$D100 or even U$D150 per hour.

To find opportunities of this type, you need to have a strong personal brand, a good portfolio and start building a network of contacts.

For this, it is important from the beginning of your journey to focus on developing a good portfolio, ideally on your own personal website and developing a relationship of reference on social networks such as Twitter and Linkedin.

Scale your projects and billing with your no-code Software house

On the next step, it's time for you to go a step further and create an Agency. At this stage, it is necessary to organize the house, have good management and sales processes. In addition to knowing how to hire and manage people.

This way, you will be able to multiply your project. As a freelancer, your income will be limited, as you only depend on your own time.

With a No Code Software House you will be able to get more projects, hire developers and manage your company.

To create an agency is a big step, because here, in addition to nocode's skills, you need to have numerous business and people management skills.

There are no shortcuts to creating your own software house no-code, you will need to have gone through the freelancer step or have worked in a company developing applications to increase your chances of success.

Seeking business mentors can be of great help at this stage, after all you are actually setting up a company and a lot of knowledge will now be needed. Mentors can be the fastest way to success.

How to make money on the internet by creating your Micro-SaaS application

A micro-saas must solve a real and clear problem and to be “micro”, it is often specific and niche. They are perfect for creating a less complex project, but which generates a good recurring financial return.

In order to earn money on the internet with your Micro-SaaS, it will be important that you go through the problem and solution validation steps.

You will need to understand well:

  • What problem are you proposing to solve?
  • Who in fact is the main person who suffers from this problem.
  • How big is that market.
  • If there are competitors
  • What sets you apart and why do you

Some examples of Micro-SaaS:

Micro-SaaS is a trending term as it is a business that can be managed with a lean team and allow for a more relaxed lifestyle compared to startups.

You can learn more about this world and ways to earn money on the internet by creating Micro-SaaS applications by following our channel and also the Micro-SaaS community by Bruno Okamoto, space 100% focused on Micro-SaaS.

Create your own startup with no-code

As well as for the development of Micro-SaaS, the no-code fits perfectly for the creation of new startups, as its creative power, innovation and flexibility are impressive.

We believe that in a few years, ALL technology-based startups (applications and softwares) will be born from no-code tools.

With weeks or months we can create applications and softwares. So we can create technology to solve people's problems and have our own startup.

You can create a startup focused on:

  • A SaaS (Software as a Service) or Micro SaaS to solve a specific problem and charge per subscription;
  • An ecommerce to sell products;
  • A Marketplace
  • Or any other technology...

As an example we cite the Ikigai Experience, a digital agency created by Matheus and Neto, fully funded by no-code and which today earns thousands of reais annually from the sale of diving experiences.

To make money with your startup, as well as with your micro-saas, it is important that your idea is validated and solves a real problem.

Many startups die for not finding a “Product Market Fit”, which is nothing more than finding the ideal product for the problem you are trying to solve.

By finding your niche and your “PMF”, your business will have the possibility to scale exponentially.

But we cannot fail to mention that creating a startup is a complete process that requires numerous areas of knowledge and action, not just technology.

I hope this content has opened your mind about the possibilities of how to make money on the internet by creating apps and that you have understood the power of no-code for this.

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How to make money on the internet with no-code?

1. Employee in a company
2. As a freelancer
3. Giving mentorships no-code
4. Creating your software house no-code
5. Creating your micro-saas
6. Creating your start-up

What is the no-code prosperity ladder?

Concept created by No-Code Start-Up that demonstrates the possible paths for a no-code professional.

Each path has its benefits and consideration points, generating different levels of income and lifestyles.

Additional Content:

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Matheus Castelo

Known as “Castelo”, he discovered the power of No-Code when he created his first startup entirely without programming – and that changed everything. Inspired by this experience, he combined his passion for teaching with the No-Code universe, helping thousands of people create their own technologies. Recognized for his engaging teaching style, he was awarded Educator of the Year by the FlutterFlow tool and became an official Ambassador for the platform. Today, his focus is on creating applications, SaaS and AI agents using the best No-Code tools, empowering people to innovate without technical barriers.

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THE engenharia de prompt – ou prompt engineering – é, hoje, a habilidade‑chave para extrair inteligência prática de modelos generativos como o GPT‑4o. Quanto melhor a instrução, melhor o resultado: mais contexto, menos retrabalho e respostas realmente úteis.

Dominar esse tema expande a criatividade, acelera produtos digitais e abre vantagem competitiva. Neste guia, você entenderá fundamentos, metodologias e tendências, com exemplos aplicáveis e links que aprofundam cada tópico.

O que é Engenharia de Prompt
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O que é Engenharia de Prompt?

THE engenharia de prompt consiste em projetar instruções cuidadosamente estruturadas para conduzir inteligências artificiais rumo a saídas precisas, éticas e alinhadas ao objetivo.

Em outras palavras, é o “design de conversa” entre humano e IA. O conceito ganhou força à medida que empresas perceberam a relação direta entre a clareza do prompt e a qualidade da entrega.

Desde chatbots simples, como o histórico ELIZA, até sistemas multimodais, a evolução sublinha a importância das boas práticas. Quer um panorama acadêmico? O guia oficial da OpenAI mostra experimentos de few‑shot learning and chain‑of‑thought em detalhes

Fundamentos Linguísticos e Cognitivos
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Modelos de linguagem respondem a padrões estatísticos; portanto, cada palavra carrega peso semântico. Ambiguidade, polissemia e ordem dos tokens influenciam a compreensão da IA. Para reduzir ruído:

— Use termos específicos em vez de genéricos.

— Declare idioma, formato e tom esperados.

— Dívida contexto em blocos lógicos (strategy chaining).

Esses cuidados diminuem respostas vagas, algo comprovado por pesquisas da Stanford HAI que analisaram a correlação entre clareza sintática e acurácia de output.

Quer treinar essas práticas com zero código? A AI Agent and Automation Manager Training traz exercícios guiados que partem do básico até projetos avançados.

Metodologias Práticas de Construção de Prompts

Prompt‑Sandwich

A técnica Prompt-Sandwich consiste em estruturar o prompt em três blocos: introdução contextual, exemplos claros de entrada e saída, e a instrução final pedindo que o modelo siga o padrão.

Esse formato ajuda a IA a entender exatamente o tipo de resposta desejada, minimizando ambiguidades e promovendo consistência na entrega.

Chain‑of‑Thought Manifesto

Essa abordagem induz o modelo a pensar em etapas. Ao pedir explicitamente que a IA “raciocine em voz alta” ou detalhe os passos antes de chegar à conclusão, aumentam-se significativamente as chances de precisão – especialmente em tarefas lógicas e analíticas.

Pesquisas da Google Research comprovam ganhos de até 30 % na acurácia com essa técnica.

Critérios de Autoavaliação

Aqui, o próprio prompt inclui parâmetros de avaliação da resposta gerada. Instruções como “verifique se há contradições” ou “avalie a clareza antes de finalizar” fazem com que o modelo execute uma espécie de revisão interna, entregando saídas mais confiáveis e refinadas.

Para ver esses métodos dentro de uma aplicação mobile, confira o estudo de caso no nosso FlutterFlow course, onde cada tela reúne prompts reutilizáveis integrados à API da OpenAI.

Ferramentas e Recursos Essenciais
Ferramentas e Recursos Essenciais

Ferramentas e Recursos Essenciais

Além do Playground da OpenAI, ferramentas como PromptLayer fazem versionamento e análise de custo por token. Já quem programa encontra na biblioteca LangChain uma camada prática para compor pipelines complexos.

Se prefere soluções no‑code, plataformas como N8N permitem encapsular instruções em módulos clicáveis – tutorial completo disponível na nossa N8N Training.

Vale também explorar repositórios open‑source no Hugging Face, onde a comunidade publica prompts otimizados para modelos como Llama 3 e Mistral. Essa troca acelera a curva de aprendizado e amplia o repertório.

Casos de Uso em Diferentes Setores

Customer Success: prompts que resumem tíquetes e sugerem ações proativas.

Marketing: geração de campanhas segmentadas, explorando personas construídas via SaaS IA NoCode.

Saúde: triagem de sintomas com validação médica humana, seguindo diretrizes do AI Act europeu para uso responsável.

Educação: feedback instantâneo em redações, destacando pontos de melhoria.

Perceba que todos os cenários começam com uma instrução refinada. É aí que a engenharia de prompt revela seu valor.

Tendências Futuras da Engenharia de Prompt
Tendências Futuras da Engenharia de Prompt

Tendências Futuras da Engenharia de Prompt

O horizonte aponta para prompts multimodais capazes de orquestrar texto, imagem e áudio em uma mesma requisição. Paralelamente, surge o conceito de prompt‑programming, onde a instrução se transforma em mini‑código executável.

Arquiteturas open‑source como Mixtral estimulam comunidades a compartilhar padrões, enquanto regulamentações exigem transparência e mitigação de vieses.

O estudo da Google Research sinaliza ainda que prompts dinâmicos, ajustados em tempo real, impulsionarão agentes autônomos em tarefas complexas.

Resultados Práticos com Engenharia de Prompt e Próximos Passos Profissionais

THE engenharia de prompt deixou de ser detalhe técnico para se tornar fator estratégico. Dominar princípios linguísticos, aplicar metodologias testadas e usar ferramentas certas multiplica a produtividade e a inovação – seja você fundador, freelancer ou intraempreendedor.

Pronto para elevar suas habilidades ao próximo nível? Conheça a SaaS IA NoCode Training da No Code Start Up – um programa intensivo onde você constrói, lança e monetiza produtos equipados com prompts avançados.

Não é exagero dizer que DeepSeek se tornou uma das novidades mais comentadas do universo de modelos de linguagem em 2025. Mesmo que você já acompanhe a explosão dos LLMs (Large Language Models), há muito que descobrir sobre a proposta desta iniciativa chinesa – e, principalmente, sobre como aproveitar essas tecnologias hoje mesmo em seus projetos NoCode and AI.

O que é o DeepSeek
O que é o DeepSeek

Resumo rápido: O DeepSeek oferece uma família de modelos open‑source (7 B/67 B parâmetros) licenciados para pesquisa, um braço especializado em geração de código (DeepSeek Coder) e uma variante de raciocínio avançado (DeepSeek‑R1) que rivaliza com pesos‑pesados, como GPT‑4o, em lógica e matemática. Ao longo deste artigo você descobrirá what is it?, como usar, por que ele importa and oportunidades no Brasil.

O que é o DeepSeek?

Em essência, o DeepSeek é um LLM open‑source desenvolvido pela DeepSeek‑AI, laboratório asiático focado em pesquisa aplicada. Lançado inicialmente com 7 bilhões e 67 bilhões de parâmetros, o projeto ganhou notoriedade ao liberar checkpoints completos no GitHub, permitindo que a comunidade:

  1. Baixe os pesos sem custo para fins de pesquisa;
  2. Faça fine‑tuning local ou em nuvem;
  3. Incorpore o modelo em aplicativos, agentes autônomos e chatbots.

Isso o coloca no mesmo patamar de iniciativas que priorizam transparência, como LLaMA 3 da Meta. Se você ainda não domina os conceitos de parâmetros e treinamento, confira nosso artigo interno “O que é um LLM e por que ele está mudando tudo” para se situar.

A inovação do DeepSeek LLM Open‑Source

O diferencial do DeepSeek não está apenas na abertura do código. O time publicou um processo de pré‑treino em 2 trilhões de tokens e adotou técnicas de curriculum learning que priorizam tokens de maior qualidade nas fases finais. Isso resultou em:

  • Perplexidade inferior a modelos equivalentes de 70 B parâmetros;
  • Desempenho competitivo em benchmarks de raciocínio (MMLU, GSM8K);
  • Licença mais permissiva que rivaliza com Apache 2.0.

Para detalhes técnicos, veja o paper oficial no arXiv e o repositório DeepSeek‑LLM no GitHub

DeepSeek‑R1: o salto em raciocínio avançado

Poucos meses após o lançamento, surgiu o DeepSeek‑R1, uma versão “refined” com reinforcement learning from chain‑of‑thought (RL‑CoT). Em avaliações independentes, o R1 atinge 87 % de acurácia em prova de matemática básica, superando nomes como PaLM 2‑Large.

Esse aprimoramento posiciona o DeepSeek‑R1 como candidato ideal para tarefas que exigem lógica estruturada, planejamento and explicação passo a passo – requisitos comuns em chatbots especialistas, assistentes de estudo e agentes autônomos IA.

Se você deseja criar algo parecido, vale dar uma olhada na nossa AI Agent and Automation Manager Training, onde mostramos como orquestrar LLMs com ferramentas como LangChain and n8n.

DeepSeek Coder geração e compreensão de código
DeepSeek Coder geração e compreensão de código

DeepSeek Coder: geração e compreensão de código

Além do modelo de linguagem geral, o laboratório lançou o DeepSeek Coder, treinado em 2 trilhões de tokens de repositórios GitHub. O resultado? Um LLM especializado capaz de:

  • Completar funções em múltiplas linguagens;
  • Explicar trechos de código legado em linguagem natural;
  • Gerar testes unitários automaticamente.

Para equipes freelancer and agências B2B que prestam serviços de automação, isso significa aumentar produtividade sem inflar custos. Quer um caminho prático para integrar o DeepSeek Coder aos seus fluxos? No curso Xano para Back‑ends Escaláveis mostramos como conectar um LLM externo ao pipeline de build e gerar endpoints inteligentes.

Como usar o DeepSeek na prática

Mesmo que você não seja um engenheiro de machine learning, há formas acessíveis de experimentar o DeepSeek hoje.

1. Via Hugging Face Hub

A comunidade já espelhou os artefatos no Hugging Face, permitindo inferência gratuita por tempo limitado. Basta um token HF para rodar chamadas transformers locais:

DeepSeek Hugging Face Hub
DeepSeek Hugging Face Hub

Dica: Se o modelo não couber na sua GPU, use quantização 4‑bit com BitsAndBytes para reduzir memória.

2. Integração NoCode com n8n ou Make

Ferramentas de automação visual como n8n and make up permitem chamadas HTTP em poucos cliques. Crie um workflow que:

  1. Recebe input de formulário Webflow ou Typeform;
  2. Envia o texto ao endpoint do DeepSeek hospedado na própria nuvem da empresa;
  3. Retorna a resposta traduzida para PT‑BR e envia via e‑mail ao usuário.

Essa abordagem dispensa backend dedicado e é perfeita para founders que desejam validar uma ideia sem investir pesado em infraestrutura.

3. Plugins com FlutterFlow e WeWeb

Caso o objetivo seja um front-end polido, você pode embutir o DeepSeek em FlutterFlow or WebWeb using HTTP Request actions. No módulo avançado do FlutterFlow Course explicamos passo a passo como proteger a API key no Firebase Functions e evitar exposições públicas.

DeepSeek no Brasil cenário, comunidade e desafios
DeepSeek no Brasil cenário, comunidade e desafios

DeepSeek no Brasil: cenário, comunidade e desafios

A adoção de LLMs open‑source por aqui cresce em ritmo acelerado. Células de pesquisa na USP e na UFPR já testam o DeepSeek para resumos de artigos acadêmicos em português. Além disso, o grupo DeepSeek‑BR no Discord reúne mais de 3 mil membros trocando fine‑tunings focados em jurisprudência brasileira.

Curiosidade: Desde março de 2025, a AWS São Paulo oferece instâncias g5.12xlarge a preço promocional, viabilizando fine‑tuning do DeepSeek‑7B por menos de R$ 200 em três horas.

Casos de uso reais

  • E‑commerce de nicho usando DeepSeek‑Coder para gerar descrições de produto em lote;
  • SaaS jurídico que roda RAG (Retrieval‑Augmented Generation) sobre súmulas do STF;
  • Chatbot de suporte interno em empresas CLT para perguntas sobre RH.

Para uma visão prática de RAG, leia nosso guia “O que é RAG – Dicionário IA”.

Pontos fortes e limitações do DeepSeek

Vantagens

Custo zero para pesquisa e prototipagem

Uma das maiores vantagens do DeepSeek é sua licença aberta para uso acadêmico e pesquisa. Isso significa que você pode baixar, testar e adaptar o modelo sem pagar royalties ou depender de fornecedores comerciais. Ideal para startups em estágio inicial e pesquisadores independentes.

Modelos enxutos que rodam localmente

Com versões de 7 bilhões de parâmetros, o DeepSeek pode ser executado em GPUs mais acessíveis, como a RTX 3090 ou mesmo via quantização 4-bit em nuvem. Isso amplia o acesso a desenvolvedores que não têm infraestrutura robusta.

Comunidade ativa e contribuinte

Desde seu lançamento, o DeepSeek acumulou milhares de forks e issues no GitHub. A comunidade vem publicando notebooks, fine-tunings and prompts otimizados para diferentes tarefas, acelerando o aprendizado coletivo e a aplicação em casos reais.

Limitations

  • License research‑only ainda impede uso comercial direto;
  • Ausência de suporte oficial para PT‑BR no momento;
  • Necessidade de hardware com 16 GB VRAM para inferência confortável.
Próximos passos aprendendo e construindo com o DeepSeek

Próximos passos aprendendo e construindo com o DeepSeek


Próximos passos: aprendendo e construindo com o DeepSeek

Entendendo o que você aprendeu

Se você acompanhou este artigo até aqui, já tem uma visão ampla sobre o ecossistema DeepSeek. Conhece os diferentes modelos da família, seus diferenciais em relação a outros LLMs, e tem caminhos claros para aplicação prática, mesmo sem background técnico.

Consolidando os principais conceitos

DeepSeek: o que é?

Trata-se de um LLM open-source com diferentes variantes (7B/67B parâmetros), disponibilizado para pesquisa e experimentação. Ganhou destaque pela combinação de abertura, qualidade de treinamento e foco em especializações como código e raciocínio.

A principal inovação

Sua abordagem de pré-treinamento com 2 trilhões de tokens e estratégias como curriculum learning permitiram que mesmo o modelo de 7B se aproximasse do desempenho de alternativas maiores e mais caras.

Como usar DeepSeek

Desde chamadas diretas por API até fluxos automatizados via Make, n8n ou ferramentas front-end como WeWeb e FlutterFlow. A documentação e a comunidade ajudam a acelerar essa curva.

Oportunidades no Brasil

A comunidade DeepSeek está se consolidando rápido por aqui, com aplicações reais em pesquisa acadêmica, SaaS, e-commerces e times que buscam produtividade via IA.

Avançando com apoio especializado

Se você quer acelerar sua jornada com IA e NoCode, a NoCode Start Up oferece formações robustas com foco em execução real.

Na SaaS IA NoCode Training, você aprende como usar LLMs como o DeepSeek para criar produtos de verdade, vendê-los e escalar com liberdade financeira..

Nos últimos cinco anos, o Hugging Face evoluiu de um chatbot lançado em 2016 para um hub colaborativo que reúne modelos pré‑treinados, bibliotecas e apps de IA; é a forma mais rápida e econômica de validar soluções de NLP e levá‑las ao mercado.

Graças à comunidade vibrante, à documentação detalhada e à integração nativa com PyTorch, TensorFlow and JAX, o Hugging Face tornou‑se a plataforma de referência para adotar IA com rapidez; neste guia, você vai entender o que é, como usar, quanto custa e qual o caminho mais curto para colocar modelos pré‑treinados em produção sem complicação.

Dica Pro: Se o seu objetivo é dominar IA sem depender totalmente de código, confira a nossa AI Agent and Automation Manager Training – nela mostramos como conectar modelos do Hugging Face a ferramentas no‑code como Make, Bubble e FlutterFlow.

O que é o Hugging Face – e por que todo projeto moderno de NLP passa por ele
O que é o Hugging Face – e por que todo projeto moderno de NLP passa por ele

O que é o Hugging Face – e por que todo projeto moderno de NLP passa por ele?

Em essência, o Hugging Face é um repositório colaborativo open‑source onde pesquisadores e empresas publicam modelos pré‑treinados para tarefas de linguagem, visão e, mais recentemente, multimodalidade. Porém, limitar‑se a essa definição seria injusto, pois a plataforma agrega três componentes-chave:

  1. Hugging Face Hub – um “GitHub para IA” que versiona modelos, datasets and apps interativos, chamados de Spaces.
  2. Biblioteca Transformers – a API Python que expõe milhares de modelos state‑of‑the‑art com apenas algumas linhas de código, compatível com PyTorch, TensorFlow e JAX.
  3. Ferramentas auxiliares – como datasets (ingestão de dados), diffusers (modelos de difusão para geração de imagens) e evaluate (métricas padronizadas).

Dessa forma, desenvolvedores podem explorar o repositório, baixar pesos treinados, ajustar hyperparameters em notebooks e publicar demos interativas sem sair do ecossistema.

Consequentemente, o ciclo de desenvolvimento e feedback fica muito mais curto, algo fundamental em cenários de prototipagem de MVP – uma dor comum aos nossos leitores da persona Founder.

Principais produtos e bibliotecas (Transformers, Diffusers & cia.)
Principais produtos e bibliotecas (Transformers, Diffusers & cia.)

Principais produtos e bibliotecas (Transformers, Diffusers & cia.)

A seguir mergulhamos nos pilares que dão vida ao Hugging Face. Repare como cada componente foi pensado para cobrir uma etapa específica da jornada de IA.

Transformers

Criada inicialmente por Thomas Wolf, a biblioteca transformers abstrai o uso de arquiteturas como BERT, RoBERTa, GPT‑2, T5, BLOOM e Llama.

O pacote traz tokenizers eficientes, classes de modelos, cabeçalhos para tarefas supervisionadas e até pipelines prontos (pipeline(“text-classification”)).

Com isso, tarefas complexas viram funções de quatro ou cinco linhas, acelerando o time‑to‑market.

Datasets

Com datasets, carregar 100 GB de texto ou áudio passa a ser trivial. A biblioteca streama arquivos em chunks, faz caching inteligente e permite transformações (map, filter) em paralelo. Para quem quer treinar modelos autorregressivos ou avaliá‑los com rapidez, essa é a escolha natural.

Diffusers

A revolução da IA generativa não se resume ao texto. Com diffusers, qualquer desenvolvedor pode experimentar Stable Diffusion, ControlNet e outros modelos de difusão. A API é consistente com transformers, e o time do Hugging Face mantém atualizações semanais.

Gradio & Spaces

O Gradio virou sinônimo de demos rápidas. Criou um Interface, passou o modelo, deu deploy – pronto, nasceu um Space público.

Para startups é uma chance de mostrar provas de conceito a investidores sem gastar horas configurando front-end.

Se você deseja aprender como criar MVPs visuais que consomem APIs do Hugging Face, veja nosso FlutterFlow Course e integre IA em apps móveis sem escrever Swift ou Kotlin.

Hugging Face é pago? Esclarecendo mitos sobre custos

Muitos iniciantes perguntam se “o Hugging Face é pago”. A resposta curta: há um plano gratuito robusto, mas também modelos de assinatura para necessidades corporativas.

Gratuito: inclui pull/push ilimitado de repositórios públicos, criação de até três Spaces gratuitos (60 min de CPU/dia) e uso irrestrito da biblioteca transformers.
Pro & Enterprise: adicionam repositórios privados, quotas maiores de GPU, auto‑scaling para inferência e suporte dedicado.

Empresas reguladas, como as do setor financeiro, ainda podem contratar um deployment on‑prem para manter dados sensíveis dentro da rede.

Portanto, quem está validando ideias ou estudando individualmente dificilmente precisará gastar.

Só quando o tráfego de inferência cresce é que faz sentido migrar para um plano pago – algo que normalmente coincide com tração de mercado.

Como começar a usar o Hugging Face na prática
Como começar a usar o Hugging Face na prática

Como começar a usar o Hugging Face na prática

Seguir tutoriais picados costuma gerar frustração. Por isso, preparamos um roteiro único que cobre do primeiro pip install até o deploy de um Space. É a única lista que usaremos neste artigo, organizada em ordem lógica:

  1. Create an account em https://huggingface.co e configure seu token de acesso (Settings ▸ Access Tokens).
  2. Instale bibliotecas‑chave: pip install transformers datasets gradio.
  3. Faça o pull de um modelo – por exemplo, bert-base-uncased – com from transformers import pipeline.
  4. Rode inferência local: pipe = pipeline(“sentiment-analysis”); pipe(“I love No Code Start Up!”). Observe a resposta em milissegundos.
  5. Publique um Space com Gradio: crie app.py, declare a interface e push via huggingface-cli. Em minutos você terá um link público para compartilhar.

Depois de executar esses passos, você já poderá:
• Ajustar modelos com fine‑tuning
• Integrar a API REST à sua aplicação Bubble
• Proteger inferência via chaves de API privadas

Integração com Ferramentas NoCode e Agentes de IA

Um dos diferenciais do Hugging Face é a facilidade de plugá‑lo em ferramentas sem código. Por exemplo, no N8N você pode receber textos via Webhook, enviá-los à pipeline de classificação e devolver tags analisadas em planilhas Google – tudo sem escrever servidores.

Já no Bubble, a API Plugin Connector importa o endpoint do modelo e expõe a inferência num workflow drag‑and‑drop.

Se quiser apro­fundar esses fluxos, recomendamos o nosso Make Course (Integromat) and the SaaS IA NoCode Training, onde criamos projetos de ponta a ponta, incluindo autenticação, armazenamento de dados sensíveis e métricas de uso.

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