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What is No Code – All About No Code Development

what is in the code

Years ago, the only option Jeff Bezos and Mark Zuckerberg had to create Amazon and Facebook was to spend hours in their garage writing lines and lines of code.

Thankfully, technology evolves...

Today anyone can launch prototypes in 24 hours using no-code (zero code) tools, 1/10 of the traditional cost.

Have you ever had an app idea and given up because you didn't have a programmer? With no-code, you can launch it yourself without hiring a developer.

Or that day when something bothered you and you thought: if someone created a solution to this problem, it would make a lot of money

Maybe if you had access to this content earlier, that person could be you.

Thanks to technologies called no-code, you could have taken your idea from paper to fruition without writing a single line of code.

Knowing what is in code will make you look at the world of programming with different eyes. 

If you like technology and development, but don't have an affinity for programming, understanding what no-code is will be the answer you've been looking for.

In this article you will understand a little more about it. 

After all, what is no-code?

Build apps via visual interface (drag-and-drop) instead of writing code.

That is, no-code developers, instead of developing by writing lines of code themselves, use tools that allow visual development and develop based on logic that is much more understandable and similar to human language:

This is very much in line with the words of the CEO and founder of Bubble, one of the biggest no-code platforms today:

Why in today's world are people expected to learn and speak the language of computers?
Instead, shouldn't computers learn to speak our language?
?”
Emmanuel Straschnov – Founder and CEO of Bubble

I don't know about you, but to me this makes a lot of sense.

And how to do it? 

Tools like Bubble and FlutterFlow let you drag blocks, define logic, and publish (all from a single dashboard).

Such tools facilitate the development process, breaking barriers for those who wanted to work with the creation of applications, but who do not know how to code. 

This brings endless possibilities, as it allows anyone to develop their own application, taking their idea off the ground without having to resort to a program. 

This greatly reduces development costs, as development time is shorter and also qualified IT professionals are often a very expensive workforce.

The no code movement

What is no-code

It started in the 90s with WYSIWYG website builders. The explosion came in 2018, when VCs poured millions into Bubble, Webflow and Airtable (accelerating enterprise adoption).

However, as you can imagine, at that time there was only a sketch of what it would be like today, with very limited platforms – but, for the time, it was a great advance. 

In 2018 there was a great expansion of the area and the tools used, causing the technological scenario to suffer a great revolution! 

That year there was a publication of extreme relevance for the medium, showing that several startups were investing in this development model – which is one of the reasons for their more agile solutions. 

The no-code is a simple, intuitive, efficient and agile solution that promotes a series of benefits for all companies (and even for people's daily lives). 

Why does the no-code matter today more than ever?

If you've been following the tech market a bit in recent years, you've probably heard about the difficulty companies have in hiring and retaining developers.

This is because, the exponential growth of companies using and creating their own applications and softwares lately, has greatly increased the demand for these professionals.

And since it takes time to make good developers, perfect chaos was created.

A high demand that doesn't stop growing (and won't stop growing for a long time), with a low supply that we have difficulty increasing due to the time it takes to train programmers.

What is the current deficit of devs in the world?

According to the US Labor Statistics the lack of developers amounted to 40 million workers in 2019. By 2030, the expectation is that this number will reach 85 million.

Generating a global loss of U$D8.4 trillion.

And companies have already felt the consequences of this strongly:

  • Salaries and benefits to be able to hire and retain such professionals have never been higher;
  • Application development costs keep growing;
  • Difficulty for small and medium-sized companies to enter this game;

There are thousands of companies with this pain, a world of opportunities.

And this is where no-code shines…

The advantage of no-code

  • Learn in months, not years
  • Reduce dev cost by up to 70 %
  • Cast 5-10× faster
  • Scale without hiring extra dev

This has drawn a lot of attention from entrepreneurs and companies, and as these companies have realized this, many have opted and preferred the no-code development.

According to projections of GLOBE NEWSWIRE the lowcode and no-code market should grow from a measured size of U$D 10 Bi in 2019 and reach U$187 Bi by 2030.

At this point, I imagine that the opportunity is already very clear to you, but it may be that you are still wondering how you can actually benefit from this revolution.

How to benefit from no-code

Firstly, it is interesting to mention that the technology market has attracted the interest of many people in recent years.

  • Intrapreneurship — create apps internal and gain promotion
  • Freelance — charge R$ 2k–50k per project
  • Found — launch your own startup SaaS

This is mainly because this is a segment that offers many perks for professionals.

Salaries are high and with many benefits and the home office is already a standard practice in the market.

In addition to the fact that it is a market that does not stop growing and is practically anti-crisis, rain or shine it is a market that has demand.

That is, if companies are doing well and growing, they invest in technology and innovation to grow even more and differentiate themselves from competitors.

If they are in crisis, they invest in technology and innovation to cut costs and differentiate themselves from competitors.

And this sum of factors has attracted many people to this market.

However, this is also a segment that requires greater training of professionals and therefore many people have had difficulties in making this change.

Whether you are a person who had already thought about migrating to the tech market at some point, or if after this content you became interested in the segment, or even if you are already in this market, the no-code opens up a great opportunity.

Does this mean no-code is easy?

Quick answer: No.

You will still need to master several other aspects involving application development and fundamental technical understandings.

But no-code tools have a much lower learning curve

And with this new skill, the ways to make money are diverse.

You can work within a company, creating and improving your no-code applications. For example: transforming outdated excell spreadsheets into robust apps, with complete dashboards.

Powerful skill to secure a pay raise or promotions.

You can act providing services to other companies as a freelancer or creating your own agency.

Because apps are high value-added products, you can charge R$1000, R$2000, R$5000, R$10000, R$50000 and even much more for a project.

And because with this skill you can also get your app or business idea off the ground.

Create your own startup, your own SaaS (subscription app).

Anyway, the opportunities are countless.

What can we create with no-code

What is no code for?

As I already mentioned here, with the level where the tools are today, you really can create practically anything with no-code.

You can create:

The opportunities are truly endless, ecommerce, marketplaces, ERPs, SaaS, scheduling systems, delivery systems, social networks.

Copy Uber, Airbnb, Facebook, Instagram.

Use Artificial Intelligence, Web3 apps, Token Gated apps

and the list goes on.

Today in tools that allow API integrations, the range of possibilities is really endless.

But that's what we couldn't create with no-code.

And then the answer is really, it depends..

Everything I mentioned above can be created with no-code, but it depends on the tools you are using.

Therefore, one of the first steps is to understand your project's requirements and select a tool that fits it.

There's no need to select an extremely complex tool if your goal is to create a super simple app.

The same is true if the objective is to create a complex marketplace with several users, you need to use a tool that allows this.

Tip of 5 main no-code tools

Tool Main use Emphasis
Bubble Web applications Advanced logic + plugins
FlutterFlow Mobile apps Export native Flutter code
webflow CMS Websites Native SEO and pixel-perfect design
Xano Back-end / API Scale millions of requests
make up Automations +1,000 ready-made integrations

Some examples of the best no-code tools currently are:

  1. Bubble - for creating web applications
  2. AppGyver - for creating free and offline mobile apps
  3. FlutterFlow - for creating complete apps mobile devices
  4. Webflow - for creating websites with a high degree of design
  5. Xano - for robust backends

For more detail on the no-code tools, we have prepared a specific article on the subject here on our blog.

Also check out our free courses:
Free Bubble course for beginners
Free FlutterFlow course for beginners
Free AppGyver Course for Beginners

See the no-code in action

Do you want to better understand what this codeless development is? Let's go to a practical example so that you can abstract better. 

A seller always has a series of slips to generate after purchases. Are many emails, which generates hours of work! After passing through sales, it is still forwarded to the financial sector, generating more work for both sides. 

Automating this process would be a dream!

Meanwhile, the company's IT team has many other demands and solving this workflow is really not their priority. How to resolve this situation?

Even if the sales and finance teams are not familiar with codes and development, with the tools in code they would be able to develop a solution to improve this workflow, building automation and tools to facilitate these processes.

No-code turns non-technical citizens into technology creators!

No-code x low-code

What is the difference between low code and no-code?

When looking for information about what is no-code, you will probably come across the term low-code. But what would that be?

Well, according to the translation itself we can already have an idea about it. No code refers to the use of no code, while low code requires a little code. 

  • No-code: zero code, ideal for fast MVPs
  • Low-code: accepts snippets; good for complex integrations

Why invest in no-code?

Everyone who wonders about codeless development also wonders how they can take advantage of this revolution, and the possibilities are many.

No code in the corporate world 

This is closely related to the example we cited earlier. You are no longer at the mercy of IT staff or even third-party professionals to develop good in-house solutions.

Also, you don't need to be a programming master to do this. If you manage to solve an old problem with this type of solution, you can be sure that you will be very well noticed by all collaborators. 

This, by the way, is a great differential of a good employee. Knowing how to identify a problem, design a flow to solve it and translate all of this with the no code tools is, for sure, something very positive.

For your own investment

Another possibility is to use the no code tools to create applications for third parties or even to sell them on the internet.

From the moment you create a more generalist solution, then you can offer it to several companies or other customers. That is, you are monetizing the apps.

It's a great way to earn extra income or even make it your only source of income. 

Companies that want to stand out in the market do not hesitate to acquire solutions that will improve and optimize their respective processes. 

Many of these companies still don't know what the codeless movement is, so you'll be one step ahead. 

no-code Market Predictions

First a few more facts:

  • The no-code market has grown a lot and fast
  • Companies have recently received large contributions from investors.
    • Which only reinforces the predictions presented at the beginning of the video.
  • Market that is just beginning and is not yet widely known by the population and companies.

This leaves an even bigger window of opportunity for those just entering the no-code market.

Those who arrive first drink clean water.

Forecasts:

  • I dare say that within a few years, 99% of MVPs will be built with no-code.
  • I also believe that soon no-code will be the main way to create internal applications, dominating this market in the small and medium enterprise segments.
  • We will see more and more no-code being used in all types of companies for prototyping, by agile squads.
  • no-code software houses started to steal market from the traditional software houses and will have a good share of the segment, mainly in the Founders market, small and medium companies.

And yet, about some interesting branches that I have my eye on and I see a bright future ahead is the combination of:

  • No code + artificial intelligence
  • Nocode + Web3

No code tools have a very solid place in the market and the trend is for their use to grow more and more.

Knowing the possibilities of this codeless programming will open many doors for you, regardless of where you want to apply this knowledge. 

Now that you know what this movement is, how about exploring a little more of its tools and opportunities?

Identify a bottleneck in your work, choose a no-code tool and create the prototype in 48 h. Share the result with the team.

What is no-code?

The term no-code means “without code”, being a movement in the technology area that brings the possibility of developing solutions in mobile or web format without needing a single line of code. 

What is low-code?

According to the translation itself, low-code refers to the little use of code needed to create applications.

Why invest in no-code?

No code is still a new market with a high growth projection due to the immense range of problems it solves, thus being a great market to invest in.

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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
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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
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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