要使用AWS Sagemaker批量转换与JSON输入过滤，可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备模型和数据：将模型上传到S3存储桶中，并将输入数据存储在S3存储桶中的一个文件夹中。

2. 创建Sagemaker批量转换作业：使用AWS SDK或AWS控制台创建一个Sagemaker批量转换作业。在创建作业时，指定输入数据和输出路径。

3. 创建转换代码：创建一个转换代码文件，用于加载模型、处理输入数据并生成预测结果。以下是一个Python示例：

import json
import numpy as np
import os
import sys

# 加载模型
def model_fn(model_dir):
    # 加载模型代码
    # 返回模型对象
    pass

# 处理输入数据
def input_fn(request_body, content_type):
    if content_type == 'application/json':
        # 解析JSON输入数据
        data = json.loads(request_body)
        # 处理数据并返回
        return data
    else:
        raise ValueError(f'Unsupported content type: {content_type}')

# 生成预测结果
def predict_fn(input_data, model):
    # 进行预测
    # 返回预测结果
    pass

# 处理预测结果
def output_fn(predictions, accept):
    if accept == 'application/json':
        # 处理预测结果并转换为JSON格式
        output_data = json.dumps(predictions)
        # 返回JSON结果
        return output_data
    else:
        raise ValueError(f'Unsupported accept type: {accept}')

4. 执行批量转换：在转换代码文件所在的目录中，打开终端并运行以下命令来执行批量转换作业：

$ aws sagemaker create-transform-job \
    --transform-job-name  \
    --model-name  \
    --transform-input  \
    --transform-output  \
    --transform-resources  \
    --batch-strategy  \
    --max-concurrent-transforms  \
    --max-payload-in-mb 

其中，是批量转换作业的名称，是Sagemaker模型的名称，是输入配置，是输出配置，是资源配置，是批量转换策略，是最大并发转换数，是最大有效载荷大小（以MB为单位）。

通过以上步骤，可以使用AWS Sagemaker批量转换与JSON输入过滤来进行模型转换。请根据实际情况修改代码和命令中的参数。