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What is Artificial Intelligence?

artificial intelligence

Artificial intelligence is a branch of computer science that creates systems capable of simulating human abilities, such as learning, deciding, recognizing patterns and interacting with natural language.

It is already present in our daily lives, even when we don’t realize it. For example, Instagram uses algorithms based on this technology. Netflix uses AI to recommend movies and series that match your taste.

These are just a few examples of how AI is changing the way we think and relate to the world.

But how does it work, what is it capable of doing, what are the most used types, what are the most popular solutions in the world and how AI integrates with no-code programming?

If you want to know more about the subject and understand how AI can be an ally for your success as a application developer, continue reading this content!

What is Artificial Intelligence?

artificial intelligence course​

According to industry leaders, the artificial general intelligence (AGI) is capable of equaling or surpassing human cognition in several tasks, and could become a reality in less than a decade.

Google DeepMind CEO Demis Hassabis has said that human-like AGI systems could emerge between 2025 and 2030, highlighting both their transformative potential and the existential risks involved.

Similarly, OpenAI CEO Sam Altman has stated that the company is focusing its efforts on developing “superintelligence,” a form of AI that significantly surpasses human intelligence.

Yes, thanks to this technological evolution. Although it mainly involves computer science, AI is a multidisciplinary area which encompasses studies of:

  • Mathematics;
  • Statistic;
  • Engineering;
  • Psychology;
  • Philosophy. 

It all started when mathematicians and philosophers wondered about the possibility of creating machines that could think and act like human beings.

In 1950, Alan Turing published an article in which he proposed the concept of a universal machine capable of performing any calculation described by an algorithm. 

In fact, he was responsible for developing the Turing Test, which consists of checking whether a machine can impersonate a human in a conversation. 

Today, the method is still used as a criterion to evaluate the capacity of some autonomous systems such as chatbots.

Since then, AI has been evolving and diversifying into different concepts and techniques that allow systems to perform increasingly complex and varied tasks.

How does artificial intelligence actually work?

What is artificial intelligence summary

THE Artificial Intelligence works through algorithms, which are sets of rules and instructions that define how a system should perform a certain task. 

But what does this look like in practice? To explain, let's use the example of social media.

You’ve probably heard of social media algorithms. They’re an automated data collection system that uses AI.

By combining this process with data analysis, it is possible to establish the order in which posts appear in the feed of user.

AI algorithms can be based on:

  • Logic;
  • Search;
  • Optimization;
  • Apprenticeship;
  • Reasoning;
  • Planning;
  • Knowledge representation.

What is Artificial Intelligence capable of doing?

This technology is capable of performing activities that were previously restricted to humans or that required a lot of time, cost and effort. Among them:

  • Voice recognition;
  • Computer vision;
  • Data analysis;
  • Entertainment;
  • Preparation of a complete plan;
  • I work with robotics;
  • Work in the health sector;
  • Working with arts, communication and creativity;
  • Process automation;
  • Scientific research;
  • Creation of innovative processes.

Types of Artificial Intelligence

There are different ways to classify the types of Artificial Intelligence, according to the level of complexity, scope and autonomy. One of the most common ways considers the following criteria:

Weak or limited

The weak or limited version of AI is the one thatable to perform just one specific task, within a restricted domain, following pre-defined rules. 

In practice, it does not understand what it is doing, nor can it do other things than what was programmed. Most of the AIs we use today are of this type, such as:

  • Voice recognition systems that transform what we say into text or commands, such as Siri, Alexa and Google Assistant;
  • Computer vision systems that recognize objects, faces and scenes in images and videos, such as Face ID, Google Photos and TikTok;
  • Data analysis systems that extract information and patterns from large data sets, such as Excel, Power BI, and Tableau. 

General

On the other hand, the general form of this technology is one that is capable of performing any task that a human can do, in any domain, with autonomy, flexibility and adaptability. 

This type of AI understands what it is doing and can even learn and create new solutions.

This is because it has awareness, understanding, generalization and creativity.

However, she doesn't exist yet. Despite this, it is the goal of many researchers and projects, such as OpenAI, DeepMind and SingularityNET.

Super

Super Artificial Intelligence is quite controversial and, perhaps, you have already seen some urgent warnings about it. 

This type of AI can surpass humans in everything, in any area, with speed, precision and efficiency. She has awareness, understanding, generalization, creativity and self-improvement.

It's that AI from science fiction movies that we fear so much in childhood and adolescence. It doesn't exist yet, but it is the fear of many experts and philosophers, such as Stephen Hawking, Elon Musk and Nick Bostrom.

Machine Learning

It is an Artificial Intelligence technique that allows systems to learn from data, without the need for explicit programming. It can be divided into three main categories:

  • Supervised Learning: when systems learn from labeled data, that is, data that already has the right answer. Example: a system that learns to recognize cats and dogs in photos from a set of images of these animals;
  • Unsupervised Learning: when systems learn from unlabeled data, that is, data that does not have a right answer. Example: a system that learns to group customers into profiles from a data set that has no information about them;
  • Reinforcement Learning: when systems learn from their own experience, that is, from interaction with the environment. Example: a system that learns to play chess from a set of rules and win or lose feedback.

Natural Language Processing

Finally, we come to natural language processing, a technique that allows systems understand, generate and manipulate texts and speak in human language

It is used in several applications, such as:

  • Recommender systems, which are systems that can suggest products, services or content, based on user preferences and behavior, such as Netflix, Spotify and Amazon;
  • Chat systems, which are systems that can chat with the user or with other systems, using text or voice, such as WhatsApp, Telegram and Discord.
  • Education systems, which are systems that can teach or learn from the user, using text or voice, such as Duolingo, Khan Academy and Coursera.

What are the 10 most used AIs in the world?

As you can see, Artificial Intelligence is increasingly present in our daily lives.
day. There are several solutions that stand out for their popularity, functionality and innovation.

A study by WriterBuddy, an AI-assisted writing platform, ranked the ten most used solutions in the world, according to estimated traffic in 2023. Check it out:

  1. ChatGPT (14.6 billion hits)
  2. Character.ai (3.8 billion)
  3. QuillBot (1.1 billion)
  4. MidJourney (500.4 million)
  5. HuggingFace (316.6 million)
  6. bard (242.6 million)
  7. NovelAI (238.7 million)
  8. CapCut (203.8 million)
  9. JanitorAI (192.4 million)
  10. CivitAI (177.2 million)

AI integration with no-code programming

AI Integration with nocode

The no-code programming is a way to develop softwares without the need to know how to program. In it, we only use visual tools, such as blocks, and drag and drop commands. 

no-code allows people without technical knowledge to create applications, websites, systems and solutions, in a quick, easy and cheap

This integration with codeless programming offers advanced functionalities and resource savings. In addition, it directly contributes to the continuous improvement of systems.

The main advantages of this combination are:

Automated design generation

Automated design generation is a technology that creates graphical interfaces and layouts, colors, fonts and other resources automatically, based on pre-established data. It is used by tools such as webflow and Wix. 

More agility equals more productivity 

With the agility that Artificial Intelligence brings, it is possible to reduce the production time and cost of no-code systems.

AI contributes to agility by allowing the system to learn from data, improve with feedback, update with trends, and customize with preferences.

Greater efficiency

Efficiency is a fundamental factor for the success of any project, as it guarantees the customer and user satisfaction, trust and loyalty

Artificial Intelligence increases efficiency by helping the system optimize processes, correct problems, prevent risks and improve results.

Rapid prototyping

Anyone who already works with the development of softwares knows that creating prototypes is an essential and common step.

It also facilitates rapid prototyping as it is capable of generate the code, design, interface and functionality automatically.

Automated documentation

Furthermore, with AI it is possible to have all documentation automated through a system that processes, analyzes and synthesizes texts, in any language. 

This can be done using natural language processing techniques, semantic analysis, machine translation and text generation.

Competitive advantage

Have you ever stopped to think that Artificial Intelligence could be the little push you needed to differentiate yourself in the market?

With it it is possible create new and better solutions, which are more intelligent, personalized, interactive and creative.

Economy

Automated solutions like AI contribute to cost reduction with infrastructure, maintenance and operation, as it reduces failures and speeds up processes.

Constant improvements

AI contributes to the continuous improvement, as it incorporates new functionalities, resources and benefits that increase the quality, efficiency and innovation of the product. 

How can she do this? Through data systems, feedback and market trends. 

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Now that you know all the details about this technology and how it can help in no-code development work, it is even easier to imagine a career in this area. 

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Neto Camarano

Neto specialized in Bubble due to the need to create technologies quickly and cheaply for his startup. Since then, he has been creating systems and automations with AI. At the Bubble Developer Summit 2023, he was listed as one of the greatest Bubble mentors in the world. In December, he was named the largest member of the global NoCode community at the NoCode Awards 2023 and first place in the best application competition organized by Bubble itself. Today, Neto focuses on creating AI Agent solutions and automations using N8N and Open AI.

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More Articles from No-Code Start-Up:

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
O que é Engenharia de Prompt

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
Fundamentos Linguísticos e Cognitivos

Fundamentos Linguísticos e Cognitivos

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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