No-code e low-code: diferenças para você entender sobre as plataformas

06 de novembro de 2023
8 min
Atualizado em 23 de maio de 2025

Tempo estimado de leitura: 13 minutos

Você já se perguntou o que é necessário para criar um app sem ser um mestre em programação?

O mundo da tecnologia está em constante evolução, e a demanda por aplicativos e softwares nunca foi tão alta.

Empreendedores e entusiastas criativos desejam criar suas próprias soluções digitais, mas a ideia de programar pode ser intimidante para muitos.

É aí que entram os conceitos de no-code e o low-code.

Quer saber a diferença entre as duas propostas e descobrir qual é a melhor opção para quem tem o interesse de ingressar na área da tecnologia? Leia esse conteúdo na íntegra!

Tabela de conteúdos

O que é no-code?

No-code é um termo que tem ganhado destaque na área de desenvolvimento de software. Na prática, permite criar aplicativos e soluções digitais sem a necessidade de codificação manual.

Ou seja, você não precisa ser um programador experiente para criar o seu próprio aplicativo.

Como o no code funciona?

As plataformas de desenvolvimento oferecem uma interface visual intuitiva e uma variedade de blocos de construção pré-programados.

Esses blocos são como peças de lego digitais que você pode arrastar e soltar para criar seu aplicativo.

Essas plataformas são projetadas para serem acessíveis para todos, seja você um empreendedor com uma ideia para um novo aplicativo, um profissional de negócios que deseja automatizar processos ou, até mesmo, um estudante curioso.

Quais são as melhores plataformas de no-code?

1. Bubble

Descrição: Plataforma poderosa para criar aplicativos web completos e complexos. Ideal para quem deseja criar SaaS, marketplaces e apps de comunidade.
Preço: Plano gratuito com recursos limitados. Planos pagos a partir de US$ 29/mês.
Nível do Usuário: Intermediário a avançado. Requer entendimento básico de lógica de desenvolvimento.

2. Adalo

Descrição: Focado em aplicativos móveis com uma interface visual simples. Perfeito para criar apps para iOS e Android.
Preço: Plano gratuito com funcionalidades básicas. Planos pagos a partir de US$ 45/mês.
Nível do Usuário: Iniciante a intermediário. Excelente para quem está começando.

3. FlutterFlow

Descrição: Plataforma visual para desenvolvimento de aplicativos móveis (iOS e Android) com base no Flutter. Oferece flexibilidade e integração com APIs.
Preço: Planos a partir de US$ 30/mês.
Nível do Usuário: Intermediário a avançado. Ideal para quem deseja apps com design personalizado.

4. Webflow

Descrição: Voltado para criação de sites e lojas virtuais com design visual e controle total sobre a estética.
Preço: Planos a partir de US$ 14/mês para sites e US$ 29/mês para e-commerce.
Nível do Usuário: Intermediário. Indicado para quem deseja criar sites profissionais sem programação.

5. Make (Integromat)

Descrição: Ferramenta de automação que conecta diferentes apps e serviços, permitindo criar fluxos de trabalho automatizados.
Preço: Plano gratuito com limites de uso. Planos pagos a partir de US$ 9/mês.
Nível do Usuário: Iniciante a avançado, dependendo da complexidade das automações.

6. AppGyver

Descrição: Plataforma gratuita para criar aplicativos móveis e web com interface visual.
Preço: Gratuito para uso pessoal e comercial.
Nível do Usuário: Intermediário. Oferece recursos avançados para customização.

7. Xano

Descrição: Plataforma backend no-code para criar APIs, gerenciar banco de dados e lógica de negócios. Ideal para apps que precisam de backend robusto.
Preço: Plano gratuito com recursos limitados. Planos pagos a partir de US$ 59/mês.
Nível do Usuário: Intermediário a avançado. Indicado para quem deseja criar sistemas mais robustos.

8. Dify

Descrição: Plataforma de criação de agentes de IA sem programação. Permite criar chatbots e assistentes virtuais.
Preço: Planos a partir de US$ 20/mês.
Nível do Usuário: Iniciante a intermediário. Ótimo para quem deseja explorar IA sem codificação.

9. N8N

Descrição: Plataforma de automação que permite conectar diferentes ferramentas e criar fluxos de trabalho complexos.
Preço: Gratuito na versão self-hosted. Planos em nuvem a partir de US$ 20/mês.
Nível do Usuário: Intermediário a avançado. Requer entendimento básico de lógica de automação.

Quais os benefícios do no-code?

Agora que entendeu o que é o no-code, deve estar se perguntando sobre os benefícios de usar esse tipo de plataforma. Separamos os principais para você, confira:

Desenvolvimento rápido

O no-code proporciona mais velocidade no desenvolvimento de aplicativos, permitindo prototipar e construir as soluções em uma fração do tempo que seria necessário com a codificação tradicional.

Isso significa que é possível criar um aplicativo em questão de dias ou semanas, em vez de demorar meses para concluir esse tipo de projeto.

O tempo é fundamental no ambiente corporativo, onde a rapidez na entrega de soluções eficientes é um diferencial competitivo.

Workflow à prova de erros

As plataformas no-code são projetadas para serem à prova de erros, o que significa que os processos fluem suavemente e as chances de falhas são reduzidas. Isso é valioso quando se trata de automação de processos.

O no-code possibilita criar um fluxo de trabalho automatizado para gerenciar tarefas, aprovações e notificações.

Você pode projetar esses fluxos de trabalho de maneira intuitiva, visualizando cada etapa e garantindo que tudo funcione como planejado.

Segurança

As plataformas no-code, geralmente, apresentam recursos de segurança integrados.

Isto proporciona tranquilidade aos desenvolvedores e usuários de aplicativos, uma vez que seus dados e informações estão protegidos.

Muitos desses recursos são incorporados à plataforma, o que economiza tempo, permitindo que você se concentre em outros aspectos do desenvolvimento.

Eficiência

Com o uso do no-code, os desenvolvedores se concentram nas camadas de negócios e lógica do aplicativo, em vez de se prenderem aos detalhes de codificação.

Dessa forma, é possível direcionar a energia para projetar a funcionalidade do aplicativo, a experiência do usuário e a integração com sistemas externos, em vez de lidar com linhas intermináveis de código.

A eficiência também se traduz em ciclos de desenvolvimento mais curtos. Com menos tempo gasto na codificação e depuração, você pode iterar rapidamente seu aplicativo, fazendo ajustes com base no feedback dos usuários e nas mudanças e necessidades do mercado.

Satisfação dos clientes

A rapidez com que você pode criar e iterar aplicativos com o no-code tende a aumentar a satisfação do cliente.

Já que é possível responder às necessidades dos usuários de forma ágil, implementando novos recursos e melhorias em menor tempo. Isso cria uma experiência positiva para os clientes e fortalece o relacionamento com eles.

Baixo custo

Outra vantagem do no-code é o seu potencial para reduzir custos.

Como você não precisa contratar programadores especializados e pode acelerar o desenvolvimento das soluções, esse sistema é mais econômico do que as abordagens tradicionais de desenvolvimento de software.

A economia é um diferencial, sobretudo, para startups e pequenas empresas com orçamentos limitados.

Agora que você entende o que é no-code e como ele pode beneficiar seus projetos de desenvolvimento de aplicativos, vamos compreender outra abordagem: o low-code.

O que é low-code?

Low-Code é uma forma de construir aplicativos na qual é utilizado pouco código. Diferentemente do No-Code, em que não há contato com código, em Low-Code pode ser necessário conhecimento de programação ou lógicas gerais.

Dessa forma, o método exige um conhecimento básico de programação, mas também permite construir aplicativos com rapidez e facilidade.

As plataformas low-code fornecem componentes pré-desenvolvidos e prontos para uso. Para entendê-lo, pense em um conjunto de blocos de construção de nível superior.

Com esses componentes, você pode criar aplicativos personalizados com menos esforço de codificação.

Diferentemente do no-code, que é ideal para tarefas simples e aplicativos mais básicos, o low-code é adequado para projetos mais complexos, que exigem um nível maior de personalização e integração com sistemas existentes.

A abordagem oferece uma opção intermediária para aqueles que desejam agilizar o processo de desenvolvimento, mas manter o controle sobre os detalhes técnicos.

Principais Ferramentas Low-Code

1. OutSystems

Descrição: Plataforma low-code poderosa para criação de aplicativos corporativos, com foco em performance e integração.
Preço: Planos personalizados para empresas, com opções gratuitas para aprendizado.
Nível do Usuário: Intermediário a avançado. Ideal para desenvolvedores e equipes de TI.

2. Microsoft Power Apps

Descrição: Plataforma da Microsoft para criação de aplicativos empresariais com integração nativa ao Microsoft 365 e Azure.
Preço: Planos a partir de US$ 5/mês por usuário.
Nível do Usuário: Iniciante a intermediário. Ótima para equipes que já utilizam o ecossistema Microsoft.

3. Mendix

Descrição: Plataforma low-code voltada para criação de aplicativos corporativos, com forte suporte a integrações e segurança.
Preço: Plano gratuito para aprendizado e planos pagos a partir de US$ 50/mês.
Nível do Usuário: Intermediário a avançado. Ideal para equipes de TI em grandes empresas.

4. Appian

Descrição: Plataforma low-code focada em automação de processos e gerenciamento de fluxos de trabalho.
Preço: Planos personalizados para empresas, geralmente utilizados em grandes organizações.
Nível do Usuário: Intermediário a avançado. Indicado para quem precisa automatizar processos complexos.

5. Zoho Creator

Descrição: Plataforma que permite criar aplicativos personalizados para negócios, com interface visual e lógica personalizável.
Preço: Planos a partir de US$ 10/mês por usuário.
Nível do Usuário: Iniciante a intermediário. Perfeito para pequenos negócios que querem digitalizar processos.

6. Retool

Descrição: Ferramenta low-code para criar painéis internos e aplicativos administrativos com integração fácil a bancos de dados e APIs.
Preço: Planos gratuitos para pequenas equipes, com planos pagos a partir de US$ 10/mês por usuário.
Nível do Usuário: Intermediário. Ideal para equipes que precisam de dashboards e ferramentas internas.

7. Betty Blocks

Descrição: Plataforma low-code com foco em criar aplicativos personalizados rapidamente, permitindo lógica personalizada com código.
Preço: Planos personalizados para empresas.
Nível do Usuário: Intermediário a avançado. Excelente para quem deseja flexibilidade e personalização.

8. Glide

Descrição: Plataforma low-code que permite criar aplicativos móveis e web diretamente a partir de planilhas (Google Sheets).
Preço: Plano gratuito com limitações e planos pagos a partir de US$ 25/mês.
Nível do Usuário: Iniciante a intermediário. Ótimo para apps rápidos e simples.

9. Thunkable

Descrição: Ferramenta low-code para criar aplicativos móveis com interface visual e lógica personalizada.
Preço: Plano gratuito com limitações e planos pagos a partir de US$ 15/mês.
Nível do Usuário: Iniciante a intermediário. Ideal para apps móveis rápidos.

10. Salesforce Lightning

Descrição: Plataforma low-code da Salesforce para criação de aplicativos personalizados, com foco em integração ao CRM Salesforce.
Preço: Planos personalizados com base no uso.
Nível do Usuário: Intermediário a avançado. Ótimo para empresas que já utilizam o Salesforce.

Qual é a vantagem de usar low-code?

A seguir, vamos elencar os principais benefícios do low-code na programação:

Integração de sistemas

Uma das maiores vantagens do low-code é a capacidade de se integrar facilmente com outros sistemas e tecnologias. Isso o torna uma ótima escolha para empresas que desejam criar aplicativos que se conectem a várias fontes de dados e sistemas.

Essa flexibilidade é conveniente para empresas que desejam melhorar seus processos de negócios por meio da automação. Em consequência, cria-se um ambiente coeso, onde as informações fluem com facilidade, eliminando a necessidade de tarefas manuais de transferência de dados.

Desenvolvimento de programas em tempo otimizado

O low-code oferece uma solução eficaz para reduzir o tempo de desenvolvimento. Você também pode criar protótipos e aplicativos funcionais em questão de semanas, mantendo-se à frente da concorrência.

Mercado em ascensão

Há uma comunidade crescente de desenvolvedores e recursos disponíveis para low-code. Essa é uma excelente notícia para qualquer pessoa interessada em aprender e aproveitar essa abordagem. Com uma base de usuários em expansão, há mais oportunidades de networking, aprendizado colaborativo e compartilhamento de conhecimento.

Além disso, o mercado de trabalho também está respondendo à tendência. Empresas em todo o mundo estão em busca de profissionais com experiência na área. Portanto, se você deseja impulsionar sua carreira ou explorar novas oportunidades, adquirir habilidades low-code é uma escolha inteligente.

Versatilidade

Embora o low-code ofereça componentes pré-desenvolvidos, ele também permite a personalização. Por esse motivo, você pode criar aplicativos que atendam às necessidades específicas de sua empresa.

Essa versatilidade é uma das razões pelas quais ele é tão atraente para organizações de todos os setores. Você não está limitado às soluções genéricas, em vez disso, pode criar aplicativos sob medida que se alinham perfeitamente com seus fluxos de trabalho, processos e requisitos exclusivos.

Qual devo escolher?

Agora que falamos tanto sobre o no-code, quanto do low-code, você pode estar se perguntando qual abordagem é a certa para você. A escolha depende de suas necessidades, a complexidade do projeto e o nível de habilidade em codificação.

Se você é novo no desenvolvimento de software e busca simplicidade, comece com o no-code. Se você já possui conhecimento de programação e quer desenvolver projetos mais complexos, o low-code é a opção.

Ambas as abordagens estão transformando o desenvolvimento de aplicativos, tornando-o mais acessível e emocionante. É um investimento que vale cada centavo.

Quer saber quanto vai custar para criar seu app? Com os cursos e conteúdos gratuitos da No-Code Start-Up você consegue descobrir todas essas informações e se aprofundar na programação descomplicada!

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Aprenda a criar Aplicativos, Agentes e Automações IA sem precisar programar

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Matheus Castelo

Engenharia de Prompt: Guia Completo para Conversar com IAs

A 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?

A 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 e chain‑of‑thought em detalhes

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 Formação Gestor de Agentes e Automações IA 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 curso FlutterFlow, onde cada tela reúne prompts reutilizáveis integrados à API da OpenAI.

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 Formação N8N.

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

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

A 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 Formação SaaS IA NoCode da No Code Start Up – um programa intensivo onde você constrói, lança e monetiza produtos equipados com prompts avançados.

11 de julho de 2025
4 min

Neto Camarano

DeepSeek: O Guia Completo Para Entender, Usar e Inovar com o LLM Open‑Source

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 e IA.

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 o que é, como usar, por que ele importa e 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:

Baixe os pesos sem custo para fins de pesquisa;
Faça fine‑tuning local ou em nuvem;
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 e 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 Formação Gestor de Agentes e Automações IA, onde mostramos como orquestrar LLMs com ferramentas como LangChain e n8n.

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 e 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:

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 e Make permitem chamadas HTTP em poucos cliques. Crie um workflow que:

Recebe input de formulário Webflow ou Typeform;
Envia o texto ao endpoint do DeepSeek hospedado na própria nuvem da empresa;
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 ou WeWeb usando HTTP Request actions. No módulo avançado do Curso FlutterFlow explicamos passo a passo como proteger a API key no Firebase Functions e evitar exposições públicas.

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 e prompts otimizados para diferentes tarefas, acelerando o aprendizado coletivo e a aplicação em casos reais.

Limitações

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

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

09 de julho de 2025
6 min

Neto Camarano

Hugging Face na Prática: Guia Definitivo de NLP com Modelos Pré‑Treinados

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 e 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 Formação Gestor de Agentes e Automações IA – 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?

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:

Hugging Face Hub – um “GitHub para IA” que versiona modelos, datasets e apps interativos, chamados de Spaces.
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.
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.)

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 Curso FlutterFlow 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

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:

Crie uma conta em https://huggingface.co e configure seu token de acesso (Settings ▸ Access Tokens).
Instale bibliotecas‑chave: pip install transformers datasets gradio.
Faça o pull de um modelo – por exemplo, bert-base-uncased – com from transformers import pipeline.
Rode inferência local: pipe = pipeline(“sentiment-analysis”); pipe(“I love No Code Start Up!”). Observe a resposta em milissegundos.
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 Curso Make (Integromat) e a Formação SaaS IA NoCode, onde criamos projetos de ponta a ponta, incluindo autenticação, armazenamento de dados sensíveis e métricas de uso.

02 de julho de 2025
4 min